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线性回归算法学习总结

线性回归算法学习总结

作者: Elena_fan | 来源:发表于2020-08-31 17:06 被阅读0次

    数据分析方法-线性回归算法学习总结

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    博客园:https://www.cnblogs.com/pinard/category/894692.html

    B站视频推导:https://www.bilibili.com/video/BV1hW41167iL

    简书文章:https://www.jianshu.com/p/4afe1d310377

    知识点补充:

    最小二乘法 图像拟合

    线性回归:画出直线去拟合数据点

    假设有数据集D=\left\{ (x_{1},y_{1} ),(x_{2},y_{2} ),...,(x_{N},y_{N}  ) \right\}

    x_{i}\in  R^p 为p维列向量,y\in R为实数,i=1,2,...,N

    (公式的矩阵画法没找到,图片代替)

    X Y

    最小二乘法估计(涉及矩阵求导):

    公式推导

    由公式推导得L(W)=W^TX^T XW-2W^TX^TY+YY^T

    (没找到公式求导符号,继续手写)

    W

    根据已知条件代入公式,得到W,可得到线性回归公式。

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