怎么在电脑上做网站,阿里云 win系统安装Wordpress,计算机网络技术有哪些,wordpress插件安装不上次写了一个一次函数yaxb类型的最小二乘法#xff0c;即可以看做是n维输入列向量对应的一个n维输出列向量#xff0c;然后对已知结果进行学习#xff0c;得到拟合公式。这里对m*n的矩阵进行最小二乘法分析。
设模型的输出为和训练集输出#xff0c;它们之间的平方误差为axb类型的最小二乘法即可以看做是n维输入列向量对应的一个n维输出列向量然后对已知结果进行学习得到拟合公式。这里对m*n的矩阵进行最小二乘法分析。
设模型的输出为和训练集输出它们之间的平方误差为 学习目标就是得到模型参数θ 使得平方误差最小加个系数1/2是为了更好的微分。 平方误差是残差 的 l2 范数因此最小二乘学习法有时候也称为 l2 损失最小化学习法。 如果使用线性模型 训练样本的平方差就能表示为下列形式 在这里是训练输出的n维向量。Φ是下式定义的n*b阶矩阵也称为设计矩阵 训练样本的平方差的参数向量θ的偏微分为 将此偏微分设置为0就得到了最小二乘解满足的关系式 可以得到方程式的解为
这里为剑标对于只有方阵非奇异矩阵才能定义逆矩阵广义逆矩阵则是矩形矩阵或奇异矩阵都可以定义是对逆矩阵的推广。 对基函数
进行最小二乘法学习。 %采用的方法是直接使原始输出y系数*方程矩阵求出系数然后再乘以新的方程矩阵就得到结果了
clear
clc
n50;
N1000;
xlinspace(-3,3,n);
Xlinspace(-3,3,N);
pixpi*x;
ysin(pix)./(pix)0.1*x0.05*randn(n,1);p(:,1)ones(n,1);%样本第一列为1
P(:,1)ones(N,1);%待测样本第一列也为1
for j1:15p(:,2*j)sin(j/2*x); p(:,2*j1)cos(j/2*x);P(:,2*j)sin(j/2*X); P(:,2*j1)cos(j/2*X);
end
tp\y;
FP*t;
figure(1);
clf;
hold on;
axis([-2.8 2.8 -0.5 1.2]); %设置x轴的区间和y轴的区间
plot(X,F,g-);
plot(x,y,bo);结果图 对顺序为i的训练样本的平方差通过权重wi≥0进行加权然后再采用最小二乘法学习称为加权最小二乘学习法。 加权最小二乘学习法与没有权重时相同。 W是以w1,....,wn为对角元素的对角矩阵。
