随笔分类 -  MachineLearning

摘要：上篇文章介绍了最小二乘法矩阵形式的理论与证明、计算过程，这里使用程序代码的方式计算出矩阵形式的解，并给出线性拟合； Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [1,2;1,6;1,9;1,13]; y = [4;8;12;21]; % 根据公式 w = ( 阅读全文

摘要：上篇文章中介绍了 单变量线性回归 ，为什么说时单变量呢，因为它只有单个特征，其实在很多场景中只有单各特征时远远不够的，当存在多个特征时，我们再使用之前的方法来求特征系数时是非常麻烦的，需要一个特征系数一个偏导式，而却最要命的时特性的增长时及其迅猛的，几十、几百、几千…… 单变量线性回归： 多变量线性 阅读全文

摘要：上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程，这里给出两个最小二乘法的计算程序代码； Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 数据长度 N = length(x); % 3 %% 计算x平均 阅读全文

摘要：相信学过数理统计的都学过 线性回归（linear regression） ，本篇文章详细将讲解 单变量线性回归 并写出使用 最小二乘法（least squares method） 来求线性回归损失函数最优解的完整过程，首先推导出最小二乘法，后用最小二乘法对一个简单数据集进行 线性回归拟合 ； 线性回 阅读全文