[线性回归] 重点

线性回归

  • 线性回归只有一个最小值,也就是只有全局最小值,没有局部值。
  • 代价函数(Cost Function)是预测与实际值之间的关系,如果某组数据的代价函数值为0,那么这个点恰好落在了函数图线上。
  • 预测函数(Hypothesis Function): h(θ) = θ1x+θ0

计算公式

1.计算的时候注意矩阵的维度!
2.乘法除法注意标量还是向量!

  • h(θ) = θ1x+θ0
    ** θ0 -= J(θ)Xi
    θ1 -= J(θ)
    *
    theta -= alpha*1/m*(theta*X-y)*X

Octave/Matlab 公式

theta -= alpha*(1/m)*sum((X*theta-y).*X)';

你可能感兴趣的:([线性回归] 重点)