摘要: 我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢? 监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。 阅读全文
posted @ 2016-11-03 15:12 holy_black_cat 阅读(520) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值;如果含有不等式约束,可以应用KKT条件去求取。当然,这两个方法求得的结果只是必要条件,只有当是凸函数的情况下,才能 阅读全文
posted @ 2016-11-03 13:55 holy_black_cat 阅读(1408) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: argument of the maximum/minimum arg max f(x): 当f(x)取最大值时,x的取值 arg min f(x):当f(x)取最小值时,x的取值 表示使目标函数取最小值时的变量值From Wikipedia In mathematics, arg max (or  阅读全文
posted @ 2016-11-03 13:46 holy_black_cat 阅读(33150) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2016-11-03 13:37 holy_black_cat 阅读(364) 评论(0) 推荐(0) 编辑