基本概念 利用线性的方法，模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系。自变量是模型输入值，因变量是模型基于自变量的输出值。 因变量是自变量线性叠加和的结果。 线性回归模型背后的逻辑——最小二乘法计算线性系数 最小二乘法怎么理解？ 它的主要思想就是求解未知参数，使得理论值与观测值之差（即误差，或者说残差） ...
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2019-06-08 11:41:16
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在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归（multivaria ...
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2019-06-06 10:46:39
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在许多线性回归问题中都可以选择最小二乘法作为代价函数，在之前的文章线性代数——最小二乘法和投影矩阵中讲到过，系数项是可以通过公式 x=(ATA)^-1*ATb 一次性求到的，然而大量的训练数据可能使得ATA没有逆，即便是利用伪逆，其计算量也会很大，所以才有了梯度下降来迭代系数的方法。 梯度下降法分许 ...
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2019-06-05 20:14:17
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人们提出了很多迭代法来近似求解这类问题，比较常见的有梯度法、最小二乘法和牛顿迭代法，只要问题的解是可收敛的（或者是局部可收敛的），都可以使用迭代法求解。 数学意义上的迭代法是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，其对应的迭代算法也是用计算机解决问题的一种基本方法。 迭代法和递推法的关系迭代法作为很多数 ...
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2019-05-30 18:03:36
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目录 大白话5分钟带你走进人工智能-第一节开篇介绍以及线性回归简介篇 大白话5分钟带你走进人工智能-第二节概率基础及高斯分布 大白话5分钟带你走进人工智能-第三节最大似然推导mse损失函数（深度解析最小二乘来源）（1） 大白话5分钟带你走进人工智能-第四节最大似然推导mse损失函数（深度解析最小二乘 ...
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2019-05-27 10:29:12
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有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型拟合函数4.测试：运行最小二乘算法，计算 w 和 b5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现） 0.引入依赖 import num ...
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2019-05-18 09:58:21
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一个最小二乘发的例子： 三个点分别是 $(1,1), (2,2),(3,2)$. 对这三个点进行回归分析，假设以下的方程： $$ y = C + D t$$ 那么有矩阵运算： $$\begin{bmatrix} 1& 1 \\ 1 & 2 \\1 & 3 \end{bmatrix}\begin{bm ...
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2019-05-08 21:55:43
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https://blog.csdn.net/kokerf/article/details/72437294 对于线性方程组，解的判别条件如下： 1. Ax=0Ax=0 总有解，至少有零解 2. Am×nx=0Am×nx=0 当r(A)=nr(A)=n，只有零解 当r(A)<nr(A)<n，有无穷多解 ...
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2019-05-02 15:53:04
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对极约束 $$ \boldsymbol{x}_{2}^{T} \boldsymbol{F} \boldsymbol{x}_{1}=\boldsymbol{0} \quad \hat{\boldsymbol{x}}_{2}^{T} \boldsymbol{E} \hat{\boldsymbol{x}} ...
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2019-04-25 14:33:16
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http://www.cnblogs.com/cv-pr/p/4741262.htmlhttps://blog.csdn.net/lotus___/article/details/20546259 二. 最小二乘法 我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢？ 监督学习中，如果 ...
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2019-03-31 19:26:34
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