哲哲的ML笔记（九：正规方程）

作者: 沿哲 | 来源:发表于2021-03-20 16:10 被阅读0次

哲哲的ML笔记（九：正规方程）
哲哲的ML笔记（二：模型）
哲哲的ML笔记（四：矩阵）
哲哲的ML笔记（一到九小结）
哲哲的ML笔记（三：梯度下降）
哲哲的ML笔记（七：学习率）
哲哲的ML笔记（十八：反向传播）
哲哲的ML笔记（十一：决策边界）
哲哲的ML笔记（十四：正则化）
哲哲的ML笔记（三十二：推荐系统）

到目前为止，我们都在使用梯度下降算法，但是对于某些线性回归问题，正规方程方法是更好的解决方案

$J(\theta)=\dfrac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}(h_\theta( x^i)-y^i)^2$
$h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+…\theta_nx_n=\theta^T x$

正规方程是通过求解 $\frac{\partial J(\theta_j)}{\partial \theta_j}$ 来找出使得代价函数最小的参数
推导如下，求解 $\theta$ ：

举例：

梯度下降与正规方程的比较：

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