成果月機(jī)器學(xué)習(xí)

預(yù)備公式：求6月機(jī)器學(xué)習(xí) 線性回6月機(jī)器學(xué)習(xí) 多個(gè)變量的情6月機(jī)器學(xué)習(xí) 多個(gè)變量的情6月機(jī)器學(xué)習(xí) 最小二乘的目標(biāo)函 6月機(jī)器學(xué)習(xí) 6月機(jī)器學(xué)習(xí) 似然函6月機(jī)器學(xué)習(xí) 對(duì)數(shù)似6月機(jī)器學(xué)習(xí) θ的解析式的6月機(jī)器學(xué)習(xí) 最小二乘意義下的參數(shù)最優(yōu)T 若XTX不可逆，上式T T6月機(jī)器學(xué)習(xí) 附：“簡便”方 結(jié) XT XTT XTy6月機(jī)器學(xué)習(xí) 加入λ擾動(dòng)XTX半正定：對(duì)于任意的非零向量uXT u 令 vT0所以，對(duì)于任意的實(shí)數(shù)λ>0XTX I正T 6月機(jī)器學(xué)習(xí) 若XTX階過6月機(jī)器學(xué)習(xí) 廣義逆矩陣（偽逆

其中A的A的逆矩陣A1滿足A1A AA1 I(I為單位矩陣)。若A是奇異陣或長方陣,x=A+b。A+叫做1955年R.Penrose證明了對(duì)每×n階矩陣A,×，AXA=②XAX=X；③(AX)＝I；④XA*＝XA的 -彭 陣-+。 線性方程組Ax＝b的最小二乘解中,x=A+b是6月機(jī)器學(xué)習(xí) 梯度下降初始化θ（隨機(jī)初始化迭代，新的θ能夠使得J(θ)更α6月機(jī)器學(xué)習(xí) 梯度方6月機(jī)器學(xué)習(xí) 批處理梯度下降算6月機(jī)器學(xué)習(xí) 批處理梯度下降圖6月機(jī)器學(xué)習(xí) 隨機(jī)梯度mini-6月機(jī)器學(xué)習(xí) 回歸6月機(jī)器學(xué)習(xí) 附：學(xué)習(xí)率6月機(jī)器學(xué)習(xí) 線性線性回歸、rate、6月機(jī)器學(xué)習(xí) 用回歸解決分6月機(jī)器學(xué)習(xí) 最簡單的例子：一維回6月機(jī)器學(xué)習(xí) 6月機(jī)器學(xué)習(xí) 局 回6月機(jī)器學(xué)習(xí) 局 線性回LWR：LocallyWeightedlinear6月機(jī)器學(xué)習(xí) 權(quán)值的設(shè)ω的一種可能 6月機(jī)器學(xué)習(xí) 參數(shù)算法–非參數(shù)學(xué)習(xí)算6月機(jī)器學(xué)習(xí) Logistic回LogisticLogistic函6月機(jī)器學(xué)習(xí) Logistic函數(shù)的導(dǎo)6月機(jī)器學(xué)習(xí) Logistic回歸參數(shù)6月機(jī)器學(xué)習(xí) 對(duì)數(shù)似然6月機(jī)器學(xué)習(xí) 參數(shù)的迭Logistic回歸參數(shù)的學(xué)習(xí)規(guī)它們具有相同的形6月機(jī)器學(xué)習(xí) 對(duì)數(shù)線性log log

ewT

TwTT

ewT ew6月機(jī)器學(xué)習(xí) 復(fù)習(xí)復(fù)習(xí)型GeneralizedLinearModels凡是符合指數(shù)族分布的 6月機(jī)器學(xué)習(xí) 廣義線性模型如Logistic回歸中6月機(jī)器學(xué)習(xí) 連接函6月機(jī)器學(xué)習(xí) 其他連接6月機(jī)器學(xué)習(xí) 線性方程的最小二乘問原問Lagrange函Lagrange對(duì)偶函6月機(jī)器學(xué)習(xí) 求L的對(duì)偶函數(shù) xT

1AT2

xT AT

T TT4 TAATT g6月機(jī)器學(xué)習(xí) 求對(duì)偶函數(shù)的極大值

T T41 b

T

1 b2b

ATAAT 2ATb 21 T

6月機(jī)器習(xí) b極小值點(diǎn) b ATb

ATbbTA TbTA 線性回歸問題具有強(qiáng)對(duì)偶6月機(jī)器學(xué)習(xí) 強(qiáng)對(duì)偶條 6月機(jī)器學(xué)習(xí) Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條6月機(jī)器學(xué)習(xí) 參考文Prof.AndrewNg,MachineLearning,Stanford 2012ConvexOptimization,StephenBoyd,LievenVandenber