机器学习学习笔记（4）----线性回归的数学解析
预备知识，向量微积分：
对向量求偏导数：
1）y是标量函数，y=cTx=xTc（T是指矩阵的转置）
2）y是向量函数，y=Ax
3）y是标量函数，y=xTAx（T是指矩阵的转置，A是n*n矩阵）
线性回归的假设函数：
线性回归的损失函数：
现在可以将线性回归问题，转换成求最小值问题，即找到一个最优的w使得j(w)最小：
以上求最优w的方法被称为普通最小二乘法。
参考资料：
《快乐机器学习》
预备知识，向量微积分：
对向量求偏导数：
1）y是标量函数，y=cTx=xTc（T是指矩阵的转置）
2）y是向量函数，y=Ax
3）y是标量函数，y=xTAx（T是指矩阵的转置，A是n*n矩阵）
线性回归的假设函数：
线性回归的损失函数：
现在可以将线性回归问题，转换成求最小值问题，即找到一个最优的w使得j(w)最小：
以上求最优w的方法被称为普通最小二乘法。
参考资料：
《快乐机器学习》