Normal Equation(正规方程)

在我们接触到梯度下降算法这一个算法时，求代价函数最小值时，通过求导来获得。因此对于代价函数的每个参数，我们分别对于他们做偏导。

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如果特征越多，那么我们需要求解的偏导数也就越多。
因此，在特征比较少的情况下，我们可以通过矩阵运算的方式，来加快运算速度。
这种方法就是正规方程
他的定义如下：

X表示特征向量矩阵
X^T表示的是矩阵X的转置矩阵
(X^T*X)-1，表示矩阵X的转置矩阵和它相乘得到的新的矩阵求逆
Y表示训练集中，结果矩阵

正规方程的推导

什么时候使用正规方程求解，什么时候使用梯度下降呢？

• 最关键的就是特征数量
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  从图中，可以很清楚明白.但是并不是所有的线性回归都适合用正规方程，我们知道求解一个矩阵的逆复杂度为O(n^{3)，因此当特征维度n非常大的时候(X}T * X)^-1需要O(n3)时间，此时选择正规方程效率将会特别低
  当n < 1000时候选择正规方程比较合适，但是当n > 1000的时候使用梯度下降算法会是更佳的方案

参考资料

1. 机器学习-线性回归-正规方程
2. 机器学习之——多项式回归和正规方程