线 性 回 归 方 程 推 导 

plot(women$height, women$weight) frac{partial

J}{partial

theta}

=frac{1}{m}

sum_{i=1}^{n}[mathbf{theta^Tx}^{(i)}-y^{(i)}]mathbf{x}^{(i)}

假设每一个误差?epsilon?都服从正态分布,将所有的?epsilon?叠加起来可以获得总似然,即将每一个?epsilon?的概率函数相乘.

?I?θ=(XTX)?1XTyRightarrow (X^TX)^{-1}X^Ty?I?θ=(XTX)?1XTy

-- System.out.print(array3[i][j] + \

public RecordCollection overlapCalculate(RecordCollection rc) {

机器学习-线性回归线性回归背景最小二乘法计算线性回归数据的准备把数据转换成数学损失函数根据损失函数计算最终结果总结

J(θ)=(y?Xw)TW(y?Xw)J(theta)=(y-Xw)^TW(y-Xw)J(θ)=(y?Xw)TW(y?Xw)

向前引入法有一个明显的缺点，就是由于各自变量可能存在着相互关系，因此后续变量的选入可能会使前面已选入的自变量变得不重要。这样最后得到的\最优\回归方程可包含一些对Y影响不大的自变量。

theta = np.zeros((n,1)) #初始化theta值

I cdot θ =