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2019年1月21日 #

【353】线性回归损失函数求导举例

摘要: 参考:【351】实数对向量求导公式 参考:【352】矩阵转置性质 参考:机器学习实战教程(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄 其他方法可参考 回归算法之线性回归。 参考:通过一个例子快速上手矩阵求导 线性回归的损失函数如下:$$E_b = {(X b - y)^T (X b - y)}$$ 将转置 阅读全文

posted @ 2019-01-21 11:30 McDelfino 阅读(2980) 评论(0) 推荐(0)

【352】矩阵转置性质

摘要: 参考:矩阵转置 - Wikipedia 对于矩阵 $A$, $B$ 和标量 $c$ 转置有下列性质:$${\displaystyle \left(A^{\mathrm {T} }\right)^{\mathrm {T} }=A\quad }$$转置是自身逆运算。$${\displaystyle (A 阅读全文

posted @ 2019-01-21 11:26 McDelfino 阅读(6542) 评论(0) 推荐(0)

【351】实数对向量求导公式及推导

摘要: 实数对向量求导公式,得到结果的形式与 分母(自变量) 一致,意思就是,自变量是列向量,结果也是列向量 因变量是否转置对于结果无影响,这一条是我自己总结的。 公式一:将 $x$ 约掉后,剩下一个跟 $x$ 维度一直的就可以了,所以都是 $a$。 公式二:理解成 $x*x=x^2$ 吧,所以就是 $2x 阅读全文

posted @ 2019-01-21 11:05 McDelfino 阅读(3470) 评论(0) 推荐(0)