randi()函数生成均匀分布的伪随机整数,范围为imin--imax,如果没指定imin,则默认为1. r = randi(imax,n):生成n*n的矩阵 r = randi(imax,m,n):生成m*n的矩阵 r = randi(imax,[m,n]):同上 r = randi(imax,m,n,p,...):生成m*n*p*...的矩阵 r = randi(imax,[m,n,p,...])同上 r = randi(imax):1*1的矩阵 r = randi(imax,size(A)
CH4 带有约束条件的最小二乘法 重点提炼 提出带有约束条件的最小二乘学习法的缘故: 左图中可见:一般的最小二乘学习法有个缺点----对于包含噪声的学习过程经常会过拟合 右图:有了空间约束之后,学习到的曲线能避免过拟合,得到想要的学习结果(x-y关系). 带有约束条件的最小二乘学习法具体方法 1.部分空间约束的最小二乘学习法 ① 公式 在上面普通最小二乘学习法公式基础上添加一个约束条件: ② 对线性模型进行带有约束条件的最小二乘学习,得到参数theta ③ 优点:只用了参数空间的一部分