正規方程是機器學習-線性回歸中求代價函式l(θ)中θ的乙個方法，他的數學表示式是：
我將在接下來的內容中介紹：損失函式l(θ)的來歷和意義，以及正規方程結論的數學推導過程
代價函式，又叫損失函式，表示的是建立的機器模型與真實值的差異。代價函式輸出的值越大，代表所模型**的值的代價（這裡的代價可以理解為真實值想要達到**值所需要的代價）越大，就代表模型的**效果並不是那麼的好。因此，讓代價函式輸出的值最低，從獲得讓代價函式達到最低輸出的引數，在這這個引數就是θ。
其中n代表總體個數，可以理解為是個常數。l(θ)可以理解為1/2倍的方差。至於這個1/2，第一：方便l(θ)求導；第二：求出l(θ)最小，那麼他對應的兩倍的輸出值也是最小。
多變數線性回歸以及正規方程實現線性回歸
在多變數線性回歸中假設函式依然是 代價函式是以及它的向量表示 y是乙個 n，1 維的列向量，x t得到 n，1 維的向量，每一行資料是第 i 個元素，每乙個元素都有相同的特徵。梯度下降的更新規則 為了方便計算我們轉化為矩陣的乘法 通過矩陣可以證明上述兩種形式的公式是等價的。我們通過同時更新 的 來計...
正規方程解多變數線性回歸
梯度下降解法 正規方程方法 使用正規方程解法的時候注意矩陣不可逆的情況 用np.linalg.det 求解矩陣a的行列式 a 如果行列式為0，不可逆，否則可逆。import numpy as np import pandas as pd data pd.read csv ex1data2.txt n...
課時4 多元線性回歸及正規方程 docx
當我們在 某乙個數值比如房價時，影響房價 結果的往往不止房屋面積一項，而我們之前做的工作都是只有乙個變數影響結果，現在擴充套件至多個變數 當變數擴充套件至n個時，假設函式中也多了與之對應的引數 此時我們再構造向量乘法時，發現有n個變數x，而卻有n 1個引數 所以我們在構造x向量時，在第一行加乙個x0...