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


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