2016年12月7日
再次理解线性回归与梯度下降
摘要： 首先，给出目标函数： 目的就是使得J（Θ）最小。 还知道，Θ是未知量，目的就是求什么样的Θ能使目标函数J（Θ）最小。下面有两种方法： （1）直接通过解析式，解除出Θ。 原式对Θ求导数，找驻点。 这样能得出Θ得参数解析式： 若XTX不可逆，这是数学上的解释，也可以解释为防止过拟合，所以增加了λ扰动。 阅读全文
posted @ 2016-12-07 15:17 xubling 阅读(263) 评论(0) 推荐(0) 编辑