风淋房

　　正规方程是经过求解下面的方程来找出使得价值函数最小的参数

　　需求核算假如特征数量n较大则运算价值大由于矩阵逆的核算时刻复杂度为一般来说当n小于10000 时仍是能够承受的

　　只需特征变量的数目并不大规范方程是一个很好的核算参数的代替办法。具体地说只需特征变量数量小于一万一般运用规范方程法而不运用梯度下降法。

　　方向,然后向这个方向往下走一段路，再从头核算最陡方向，直到抵达最低点。 假定咱们

　　一元二次函数，对函数求导J，然后J=0求出最小点，即可得到最小值。

　　是对价值函数相关于每个参数求偏导数，经过迭代算法一步一步进行同步更新，直到收敛到大局最小值，然后得到最优参数值。而

　　相同不。咱们先回忆一下，咱们界说观测成果y和猜测成果y之间

　　猜测成果就等于实践成果。所以，令Rss等于某一极小值，则对参数求导，得：打开，得从而就能够得到所以咱们就得到

　　，咱们一般都会用梯度下降法去求。 还会不会有其他办法求参数呢？答案是有

　　参数： 设有m个练习实例，每个实例有n个特征，则练习实例集为： 其间表明第i个实例第j个特征。 特征参数为： 输出变量为： 故价值函数为： 进行求导，等价于如下

　　(Normal Equation) 到目前为止，对模型参数0\theta_{0}0​，1\theta_{1}1​，2\theta_{2}2​n\theta_{n}n

　　方法，这种迭代算法需求经过很屡次迭代才干收敛到大局最小值。而咱们知道求解函数取最小值时分

　　丢失函数如下： J()=12mi=1m(y^(i)y(i))2(1) J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m (\hat{y}^{(i)} - y^{(i)})^2~~~~~~~~~~~~(1) J()=2m1​i=1m​(y^​(i)y(i))2&

　　，关于我这种数学学渣来说实在一眼看不出来是什么意思，查了好久才略微懂了点点，所以在此记载一下

　　数学学渣。 首要列出价值函数，其间X，Y，是向量或许矩阵。 接下来咱们要对价值函数Ĵ中猜测值与实在值

　　平方和，即XT * X = x12+x22++xn2 对价值函数求导[3]： 令导数为0时即为theta最小值 三、体现[1] 注：关于那些不可逆

　　最低点，如图： 那么当关于某些线性回归问题，咱们可不能够直接让价值函数对参数求

　　价值函数为差错平方和价值函数，如下 2、梯度下降 梯度下降对参数求偏导得出： 如若...

　　Arsmart:应该是不可 用您的这个代码我没有经过测验。。。不过也感谢共享