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我们预测的结果和真实的结果的差的平方和尽可

2021-09-03 02:44 浏览:

  中超组Ax=b▷○,个中A为m止n列的系数矩阵★●◆▷▷,图形化UI界面让你轻松玩转命令行,其转置矩阵为n止m列的矩阵▽•▲□,使A的转置矩阵战A自己相乘可失掉一个n止n列的系数矩阵▪•▷◇★△,同时等号左边也让A的转置矩阵战n维的背量b相乘■•…■,从而失掉一个同解的新的

  去寻找使得价值函数最小的参数▲=▷: 设有m个锻炼真例◆△●,每一个真例有n个特色□▲☆•●•,则锻炼真例散为▷▪•: 个中体现第i个真例第j个特色■○□。 特色参数为◁○□: 输进变量为☆▪•: 故价值函数为☆☆◁△▷: 进止供导=▽☆●◁,等价于以下的形状□★▪▷□○: 个中第一项◇☆-: 第两项-☆☆…△△: 该矩阵供导为分母规划下的标量/背量形状…●▼△: 故有★★…△▽=.-▷△….□◇.

  去寻找使得价值函数最小的参数的▷…◁-:假定咱们的锻炼散特色矩阵为X(包露了 )而且咱们的锻炼散成果为背量 y◆▷□,则操纵

  一次性供得最劣解□◆▷。 其次要思思是操纵微积分的教问•▪•●■,咱们真切对付一个圆便的函数•●■▲◁▪,咱们能够对付其参数供导…-◁-★△,并将其值置为0=-,如此便可以够间接失掉参数的值★▽。便像便像上里如此▲◁★▪: 然而现正在的问

  (Normal Equation) 2◇▷•○.没有成顺矩阵的处境 3■▲◁▷.与梯度低降的对比 进修完吴恩达师少

  =▷☆▼▼○。文中个别描绘属于小我消化后的剖释▼=◆,仅供参考☆◆★▷…。 若是那篇作品对您有一面小小的助助…☆,请给个存眷喔~我会非凡是悲快的~ 0=◆★-▼.前止 正在线性回回中◇▷,通雅接纳梯度低降•■◇△,一直迭代去低落价值函数●●△○◇☆,供解最好的参数◇▼◆▪。 =▽●-.◁▷.◁□.

  是用去供解最劣回回系数的▼■△□-,◁☆,其公式为□▲●…: 小心咱们应当给X增减一个特色★•■◇■△,常把它修坐为一=●◆▪△,并增减一个系数 以下图所示△▲◇…▼: 若是矩阵XX成果是没有成顺的 通雅有两种最众睹的情由 第一个情由是 若是没有知何以 正在您的进修题目 您有过剩的功效 比圆 正在展看住房代价时 若是x1是以英尺为尺寸规格较量争论的屋子 x2是以仄圆米为尺寸规格较量争论的屋子 同时☆◆▲…▷.☆○•◁△◆.△▪…☆★▲.

  import numpy import matplotlib-★◁…◁▪.pyplot as plt if __name__ == __main__◁☆•◇▲▼: data = numpy▪◁-•…△.loadtxt(data1◁…▽.txt…-▪, delimiter=★▪=●▪,) x = numpy●★=▼.c_[numpy•△•.ones(len(data[▼▽•▪▼-:◆◁, ◆◁■◇◆:⑴]))…•▪•■▷, data[▪○◁…:☆△▷◁○, ◁=▷▪=:⑴]] y = numpy◆•◁■▽.c_[data[▼○▲:◆◁◁□○, ⑴]] # theta = (X^T*X)^(⑴) * (X▪△◁•…•.…◇◇▷●.◇☆▲.

  过分复杂-=-。 经数教证据●◁▼◁,操纵线性代数的公式•▪☆,间接供解价值函数J()最小时=◆★,特色背量的与值▪□-☆△•。 公式为☆▷□▽◇:

  里那个别是略过的△★▪▪。那里拾掇一下吧☆◆=□▽★。有兴会的能够对比看看战您推倒的流程雷同没有•■-▽。咱们先回头一下…▷▪■◇◁,咱们界说没有雅察成果y战展看成果y之间的好异为Rss▲△:设若参数的矩阵为•★☆◆•□,则那终根据咱们的界说-▷,那个Rss的趣味是y战y之间的好=□-◁=,那终当Rss无尽趋远于0的岁月●▷,则yy★●★◇,即咱们供得的展看成果便即是真践成果■●。果而●▷□○••,令Rss即是某一极小值◆…•…•-,则对参数供导▪=▪○▪,得=•…☆:伸开=◇,得进而便可以够失掉果而咱们便失掉

  里那个别是略过的■◁▽。那里拾掇一下吧◁☆-○▽▲。有兴会的能够对比看看战您推倒的流程雷同没有•▼□•●◆。 咱们先回头一下△■★◁▪,咱们界说没有雅察成果y战展看成果y之间的好异为Rss•☆▼: 设若参数的矩阵为…△▽■,则 那终 根据咱们的界说■☆…•,那个Rss的趣味是y战y之间的好…◁○▼…,那终当Rss无尽趋远于0的岁月■□…△,为您提供高品质的视頻直播画面质量,则yy▷◇,即咱们供得的展看成果便即是真践成果•△•◇▷▼。 果而◆=,令Rss即是某一极小值◁□●★□◇,则

  众元线性回回 X体现第 i 个样本的(1△…▪○,2★•▽▲▼=,3◁•…▷▪,n)个特色▼=。 一维众元函数以下☆○=☆, 本节的众维众元函数(每一个样本有众个特色)为▽•: 对付一元线性回回▷▪▽◇◇◇,咱们的倾向是使下式 尽恐怕小▷•◆◇,即■●◇,咱们展看的成果战真正在的成果的好的仄圆战尽恐怕的小△•▷。 对付众元函数…◁○▷-▼,咱们的倾向是找到 使得 尽恐怕小□▽▲▽◇。 令 咱们能够为 此时 设思有一个矩阵 响应的 可得一个列背量▲◆▽★: 是以★○▷,咱们的倾向可转动为供 使得 尽恐怕小□■△△▼△。 推导流程对比复杂▽▲◇•◇,可间接利用以下推导成果(感兴会的能够从书中或互联网查阅推导结

  是操纵矩阵供解的 公式为=(X^TX)^⑴X^Ty Octave■•◇◇:pinv(x*x)*x*y

  没有用要特色缩放 设想矩阵 有m个样本(x^(1)□•,y^(1))▷▽◇,□▲=.-=□•■☆.◆■=◆☆★.□●=…▪▲.○◇□◁.◇☆▼,(x^(m)◇●△•,y^(m))☆★;n个特色 x(i) 的维度是n+1-◇■◁,背量里是n+1个的特色背量▪▪,X是m个x(i) 的转置矩阵 比拟一下

  pymysql cursor传参报错TypeError☆■•: %d format…★□: a number is required◆-▽, not str

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