线性回归算法学习总结

数据分析方法-线性回归算法学习总结

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知识点补充:

最小二乘法
图像拟合

线性回归:画出直线去拟合数据点

假设有数据集D=\left\{ (x_{1},y_{1} ),(x_{2},y_{2} ),...,(x_{N},y_{N}  ) \right\}

x_{i}\in  R^p 为p维列向量,y\in R为实数,i=1,2,...,N

(公式的矩阵画法没找到,图片代替)


X


Y

最小二乘法估计(涉及矩阵求导):

公式推导

由公式推导得L(W)=W^TX^T XW-2W^TX^TY+YY^T

(没找到公式求导符号,继续手写)


W

根据已知条件代入公式,得到W,可得到线性回归公式。

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