目录一、什么是正规方程二、正规方程的使用三、不可逆情况四、正规方程与梯度下降法的比较一、什么是正规方程梯度下降法计算参数最优解，过程是对代价函数的每个参数求偏导，通过迭代算法一步步更新，直到收敛到全局最小值，从而得到最优参数。正规方程是一次性求得最优解。思想：对于一个简单函数，对参数求导，将其值置为0，就得到参数的值。像下面这样： ...
原创
2021-08-13 09:38:50
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正规方程 Normal Equation 前几篇博客介绍了一些梯度下降的有用技巧，特征缩放（详见://blog..net/u012328159/article/details/51030366）和学习率（详见://blog..net/u012328159/articl
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2017-08-03 16:38:00
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当我们在求解梯度下降算法的时候，经常会用到正规方程来求解w的值，这个时候就用到正规方程来求解是最快的方法，但是正规方程又是怎么来的呢？我们来看看：首先我们设我们的损失函数为MSE train，那么这个时候我们只需要对其求解偏导就好了，于是我们有∇ w MSE train = 0 。具体推导过程如下如图所示，这里只做字母的解说，括号里的(train)代表的是训练集：我们可以看到第一步我们首先把...
原创
2021-08-13 09:43:42
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WXTX−1XTyWXTX−1XTy理解：X为特征值矩阵，y为⽬标值矩阵。直接求到最好的结果缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢并且得不到结果。
2. 正规方程组上一节的梯度下降是一种最小化成本函数J的方法。这一节我们将介绍另一种算法也可以实现该功能且不需要使用迭代。正规方程组通过计算成本函数对每个θj的偏导数，求出偏导为零的点来成本函数的最小值。为了不必写大量的代数式和矩阵导数，让我们约定一些矩阵计算的符号。2.1 矩阵导数对于一个函数f:Rm×n→R，它将m*n的矩阵映射为一个实数，我们定义f对A的偏导为：∇Af(A)=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢
一、纲要 线性回归的正规方程解法 局部加权线性回归二、内容详述1、线性回归的正规方程解法 线性回归是对连续型的数据进行预测。这里讨论的是线性回归的例子，对于非线性回归先不做讨论。这部分内容我们用的是正规方程的解法，理论内容在之前已经解释过了，正规方程为θ = (XT·X)-1·XT·y。值得注意的是这里需要对XT·X求逆矩阵，因此这个方程只有在逆矩阵存在的时候才适用，所以需要在代码中进行判断
如果需要代做算法，可以联系我...博客右侧有联系方式。 一、正规化方程概念 假设我们有m个样本。特征向量的维度为n。因此，可知样本为{(x(1),y(1)), (x(2),y(2)),... ..., (x(m),y(m))},其中对于每一个样本中的x(i),都有x(i)={x1(i), xn(i)
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2015-10-27 20:08:00
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本文将涉及以下知识点（1）特征缩放（2）均值归一化（3）正规方程优化梯度下降算法在上一篇博文中，我们了解了梯度下降算法，它为解决线性回归问题提供了思路。但梯度下降的迭代推算过程，较为耗时。简单地说，整个算法是一个不断尝试收敛的过程。如果能够降低算法的尝试次数，以及每次迭代的算法复杂度，那么，便能更高效的解决线性回归问题。影响梯度下降算法收敛速度的因素很多，例如样本集合大小，特种向量中某一元素的取值
没有用过Python的小伙伴们可能不太清楚，其实Python也可以做数学计算，那是因为它有一个科学计算库Sympy.如果你已经有python开发环境，你还需要安装一下sympy库,只需要在命令模式输入入pip install sympy例如：解二元一次方程组3x-2y=3x+2y=5 代码如下
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
i
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2023-07-01 15:20:40
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本文为Coursera上吴恩达的机器学习视频中未推导的一个公式，在此不对该公
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2022-10-31 17:21:34
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?♂️ 个人主页: @计算机魔术师
?? 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。? 推荐一款找工作神器网站: 牛客网??|笔试题库|面试经验|实习招聘内推
还没账户的小伙伴 速速点击链接跳转牛客网登录注册 开始刷爆题库，速速通关面试吧?♂️该文章收录专栏✨--- 机器学习 ---✨@toc正规方程法（最小二乘）与梯度下降法都是为了求解线性回归
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2022-08-28 19:26:07
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求解Xθ=yX\theta=yXθ=y给定矩阵X和向量y，求解θ\thetaθ的最佳最小二乘解，就是加号逆（MP广
原创
2023-02-22 08:03:58
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提示：该文章不需要任何高数以外的数学基础(误)，所有的公式亲姥姥式推导? 如有错误，欢迎评论区留言指正噢 文章目录开始补充：一些涉及到的矩阵运算1. 关于矩阵乘法2. 关于矩阵转置3. 关于矩阵的逆3.1 逆矩阵的定义3.2 求逆矩阵3.3 关于$(A^{-1})^T=(A^T)^{-1}$4. 关于矩阵求导续正规方程续梯度下降总结 开始先准备梯度下降和正规方程分别需要的数据和目标提示：梯度下降和
1 正规方程优化 sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True) fit_intercept：是否计算偏置 属性： LinearRegression.coef_：回归系数 LinearRegression.intercept_：偏置 ...
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2021-09-16 15:58:00
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#分类算法
'''
目标值：类别
1.sklearn转换器和预估器
2.KNN算法 -- 少量数据
3.模型选择与调优 --
4.朴素贝叶斯算法 -- 避免0的情况 使用拉普拉斯平滑系数
5.决策树
6.随机森林
3.1 转换器和预估器
转换器
估计器（estimator）
3.1.1 转换器
1.实例化 一个转换器类
2.调用fit_tr
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2020-07-09 23:03:00
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逻辑回归(logistic regression)1.用来解决归类问题（只是由于历史上的原因取了回归的名字）2.二分归类（binary classification）定义：对于输入，输出值不连续，而是两个离散的值，eg:{0,1}方法：利用线性回归，将大于0.5的输出预测值设为1，小于0.5的输出预测值设为0.（目前不可行，因为归类问题不是线性函数，所以引入S型函数(Sigmoid Functio
在数学中，正规矩阵 是与自己的共轭转置交换的复系数方块矩阵，也就是说，其中 是 的共轭转置。 若一 n 行 n 列的复矩阵 U 满足其中为n阶单位矩阵，为U的共轭转置，为酉矩阵或译幺正矩阵。即，矩阵U为酉矩阵，当且仅当其共轭转置为其逆矩阵:。 所以酉矩阵是一种特殊的正规矩阵。 在复系数矩阵中，所有的酉矩阵、埃尔米特矩阵和斜埃尔米特矩阵都是正规的。同理，在实系数矩阵中，所有的正交
如果需要代做算法，可以我...博客右侧有方式。 一、相关概念 1.梯度下降 由于Z= X*theta - y是列向量，所以Z'*Z就是平方和连加，就是2范数；如果Z是矩阵呢，那么Z'*Z的对角线就是Z矩阵每列的2范数。 2.正规方程（Normal Equation） θ = (XTX)-1X
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2015-10-27 20:23:00
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正规式 正规集
原创
2023-04-03 10:46:06
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