Computing Parameters Analytically
Normal Equation
아래와 같이 점점 느리게 converge 하는 문제를 normal equation을 통해서 해결할 수 있다고 한다.
X는 training set vector를 의미한다.
Y는 prediction 할려는 vector를 의미한다.
X는 m by (n+1) dimensional matrix이다.
Y는 m-dimensional vector 이다.
m은 number of examples 이고
n은 number of features 이다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_least_squares_(mathematics)
https://en.wikipedia.org/wiki/Gramian_matrix
'MOOC > Machine Learning (python)' 카테고리의 다른 글
| Programming Excerise 1: Linear Regression (0) | 2016.04.17 |
|---|---|
| Week 02: Octave Tutorial (0) | 2016.01.06 |
| Week02: Linear Regression with multiple variables (0) | 2015.12.18 |
| Week 01 Linear Algebra Review (0) | 2015.12.17 |
| Week 01: Parameter Learning (0) | 2015.12.06 |