旭旭
  • 主页
  • 关于
  • 语言
    简体中文 English

机器学习(五)正规方程、多项式回归

Oct 27, 2016 作者 许宏旭
标签: 学习笔记 机器学习 正规方程 多项式回归
分类: 机器学习
正规方程 我们已经知道了如何利用梯度下降法求解线性回归方程的最佳参数,现在我们介绍一种更直接的方法——正规方程法。 正规方程 $$ \theta = (X^{T}X)^{-1}X^{T}\vec{y} $$ 推导与解释

阅读更多 →

近期文章

  1. Posts
  2. 一年
  3. 一年
  4. 读《大规模C++程序设计》,谈架构设计
  5. editflow系列(三):使用Blender制作宣传片

分类

cpp 学习笔记 开发笔记 机器学习 生活 阅读

标签

asp.net-core blender c++ cmake concept cpp dag git hooks laravel macos monaco opengl python react restful rvalue sigmoid traits type type-traits typescript workflow 二元分类 信念网络 公共自行车 动态链接库 北京师范大学 历史 反向传播 图模型 图论 多元分类 多项式回归 学习笔记 工作流 归一化 微信公众号 性能 敏捷 教务助手 数据库 旧事重提 机器学习 架构设计 校园 梯度下降 概率 正规化 正规方程 测试 生活 神经网络 算法 线性回归 编程 编译 计算机图形学 记忆 读书笔记 踏鸽行 逻辑函数 逻辑回归 重构 链接 随笔

Hongxu Xu © 2020 苏ICP备2021014763号-1

回到顶部