前面我们通过Gradient Descent的方法进行了线性回归,但是梯度下降有如下特点:

(1)需要预先选定Learning rate;
(2)需要多次iteration;
(3)需要Feature Scaling;
 
因此可能会比较麻烦,这里介绍一种适用于Feature数量较少时使用的方法:Normal Equation;
 
当Feature数量小于100000时使用Normal Equation;
当Feature数量大于100000时使用Gradient Descent;
 
 
 
 
 

Normal equations 正规方程组的更多相关文章

  1. 正规化方程Normal Equations解析

    如果需要代做算法,可以联系我...博客右侧有联系方式. 一.正规化方程概念 假设我们有m个样本.特征向量的维度为n.因此,可知样本为{(x(1),y(1)), (x(2),y(2)),... ..., ...

  2. Linear Regression(线性回归)(二)—正规方程(normal equations)

    (整理自AndrewNG的课件,转载请注明.整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 在上篇博客中,我们提出了线性回归的概念,给出了一种使代价函数最小的 ...

  3. Linear regression with multiple variables(多特征的线型回归)算法实例_梯度下降解法(Gradient DesentMulti)以及正规方程解法(Normal Equation)

    ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, , ...

  4. FITTING A MODEL VIA CLOSED-FORM EQUATIONS VS. GRADIENT DESCENT VS STOCHASTIC GRADIENT DESCENT VS MINI-BATCH LEARNING. WHAT IS THE DIFFERENCE?

    FITTING A MODEL VIA CLOSED-FORM EQUATIONS VS. GRADIENT DESCENT VS STOCHASTIC GRADIENT DESCENT VS MIN ...

  5. Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式)

    1. 内容概要 Multivariate Linear Regression(多元线性回归) 多元特征 多元变量的梯度下降 特征缩放 Computing Parameters Analytically ...

  6. Stanford大学机器学习公开课(二):监督学习应用与梯度下降

    本课内容: 1.线性回归 2.梯度下降 3.正规方程组   监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案   1.线性回归 问题引入:假设有一房屋销售的数据如下: 引 ...

  7. 机器学习 —— 基础整理(五)线性回归;二项Logistic回归;Softmax回归及其梯度推导;广义线性模型

    本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模 ...

  8. 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 2_Linear regression with one variable 单变量线性回归

    Lecture2   Linear regression with one variable  单变量线性回归 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1  线性回归 Li ...

  9. 斯坦福CS229机器学习课程笔记 Part1:线性回归 Linear Regression

    机器学习三要素 机器学习的三要素为:模型.策略.算法. 模型:就是所要学习的条件概率分布或决策函数.线性回归模型 策略:按照什么样的准则学习或选择最优的模型.最小化均方误差,即所谓的 least-sq ...

随机推荐

  1. Office PDF如何旋转页面之后保存

    直接视图-旋转视图-逆时针,是不行的,旋转之后无法保存,另存为之后也再打开也没有效果.   要点击视图-工具-页面   然后在右边的菜单中点击旋转,然后执行旋转,然后就可以保存了.        

  2. 再谈OpenCV

    虽然之前写过一篇关于OpenCV的介绍(http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/5822149).但依旧有朋友对其不甚了解.所以,常常能碰到有人 ...

  3. request.getAttribute()与request.setAttribute()

    request.getAttribute()与request.setAttribute() request.getAttribute("nameOfObj")可得到JSP页面一表单 ...

  4. 算法导论—无向图的遍历(BFS+DFS,MATLAB)

    华电北风吹 天津大学认知计算与应用重点实验室 最后改动日期:2015/8/22 无向图的存储方式有邻接矩阵,邻接链表,稀疏矩阵等. 无向图主要包括双方面内容,图的遍历和寻找联通分量. 一.无向图的遍历 ...

  5. 树莓派的PWM脉宽调制功能介绍

    近期想用树莓派控制航模的电调,于是研究了下PWM.貌似控制电调比較麻烦,由于电调须要发送几个特定的信号启动,然后才干进入控制模式.今天先弄明确PWM,慢慢折腾.以下的程序亲測可用,我用的树莓派mode ...

  6. Latex 1: 解决latex中遇到一个常见错误:"Improper alphabetic constant."

    1.问题: 本人是在WIN7下用texlive 2016,编辑器用的是WinEdt 10.1 ,运行如下代码: \documentclass{ctexbook} \begin{document} \t ...

  7. HTTP要点概述:三,客户端和服务器,请求和响应

    一,客户端和服务器: HTTP协议主要用于客户端和服务器之间的通信. 1,客户端(client):请求访问资源的一端.(知道为啥用C表示客户端了吧) 2,服务器(server):提供资源响应的一端. ...

  8. method.invoke()使用

    public Object invoke(Object obj, Object... args) throws IllegalAccessException, IllegalArgumentExcep ...

  9. maven目录结构介绍篇

    bin  该目录包含了mvn运行的脚本,这些脚本用来配置java命令,准备好classpath喝相关的java系统属性 mvn是基于UNIX平台shell脚本,mvn.bat是基于Windows平台的 ...

  10. luogu 4720 【模板】扩展卢卡斯

    题目大意: 求$C_n^m \mod p$,p不一定为质数 思路: 首先可以将$p$分解为$p1^{a1}*p2^{a2}*...*pk^{ak}$,对于这些部分可以使用$CRT$合并 对于每个$p_ ...