最小二乘法學習總結；線性預測器預測推導

1.最小二乘法、梯度下降法、牛頓法和高斯牛頓法的學習總結 1.最小二乘法 最小二乘法的原理，形式如下式：目標函數=∑（觀測值−理論值）的平方 觀測值就是我們的多組樣本，理論值就是我們的假設擬合函數。目標函數也就是在機器學習中常說的損失函數，我們的目標是得到使目標函數最小化時候的擬合函數的模型。 舉一個最簡單的線性迴歸的簡單例子，比如我們有m個只有一個特徵的樣本：　 (x(1),y(1)),(x(2

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