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机器学习(二)线性回归

2017-04-18

机器学习(二)线性回归:本章和上一章不同,本章可以处理连续值,并且是预测问题,并不仅仅的单纯完成分类功能。

机器学习(二)线性回归:本章和上一章不同,本章可以处理连续值,并且是预测问题,并不仅仅的单纯完成分类功能。

废话少说,直接建立损失函数:
loss=∑ni=1(yi?wxi)2=(y?Xw)T(y?X?w)

推导过程

二话不说,直接求loss函数最小,那就是矩阵求极值,得出:
w=(XTX)?1XTy
请注意,这里有个矩阵求逆,必须保证矩阵可逆才可以,至于矩阵可逆要满足什么条件,请直接去看《线性代数》。

代码实现

这个代码实现是很简单的,直接将数据转换为矩阵,直接比着公式就可以了,没有循环迭代什么的。

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