一个简单的线性回归例子:
x 30 33 35 37 39 44 46 50
y 30 34 37 39 42 46 48 51
¯y=a_0+a_1 x
用最小二乘法、梯度下降法去拟合。
最小二乘法:
8组数据,构成8个线性方程,对应有8个误差,定义误差函数为e
e=(■(e_1&e_2&e_3&⋯&e_8 ))^Τ
其中e_i为每一组数据的误差平方和,即:
e_i=(y_i-¯y_i )^2
定义总误差函数为E:
E=∑_(i=1)8▒ei
最小二乘法目的是找寻使得E最小的a_0、a_1,而E是a_0、a_1的函数,若E只存在一个极小值点,则偏导数为0的点即为E的最小值点,据此可找到相应的a_0、a_1。通过求解方程:
∂E/(∂a_0 )=0
∂E/(∂a_1 )=0
获得对应的值以及方程。
Matlab代码:
T=xlsread(‘最小二乘法.xlsx’);
x=T(1,:)‘;
y=T(2,:)’;
syms X Y a b;
Y=(a*X)+b;
%求误差e
Y=subs(Y,X,x);
e=Y-y;
%求误差平方和E
E=e.*e;
E=sum(E);
%求E对a、b的偏导数
z1=diff(E,a);
z2=diff(E,b);
%令偏导数等于0,求a、b的值;
solution=solve(z1,z2);
solution.a %a的值
ans =1381/1326
solution.b %b的值
ans = -2/663
Y=(solution.a)*X+solution.b;
TOC
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H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
链接: link.
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居中并且带尺寸的图片:
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.
// An highlighted block
var foo = 'bar';
一个简单的表格是这么创建的:
项目 | Value |
---|---|
电脑 | $1600 |
手机 | $12 |
导管 | $1 |
使用:---------:
居中
使用:----------
居左
使用----------:
居右
第一列 | 第二列 | 第三列 |
---|---|---|
第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
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TYPE | ASCII | HTML |
---|---|---|
Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
一个具有注脚的文本。2
Markdown将文本转换为 HTML。
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
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这将产生一个流程图。:
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mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎