Czym jest równanie normalne w regresji liniowej?
Czym jest równanie normalne w regresji liniowej?

Wideo: Czym jest równanie normalne w regresji liniowej?

Wideo: Czym jest równanie normalne w regresji liniowej?
Wideo: Normal Equations | Ch. 3, Linear Regression 2024, Marsz
Anonim

Równanie normalne to analityczne podejście do Regresja liniowa z funkcją najmniejszych kwadratów. Możemy bezpośrednio określić wartość θ bez użycia funkcji Gradient Descent. Stosowanie tego podejścia jest skuteczną i oszczędzającą czas opcją podczas pracy z zestawem danych z małymi funkcjami.

Co to jest normalne równanie?

Równania normalne są równania otrzymane przez ustawienie równych zeru pochodnych cząstkowych sumy błędów kwadratów (najmniejszych kwadratów); równania normalne pozwalają oszacować parametry wielokrotnej regresji liniowej.

Można też zapytać, czym jest funkcja kosztu dla regresji liniowej? Funkcja kosztów MSE mierzy średnią kwadratową różnicę między rzeczywistymi i przewidywanymi wartościami obserwacji. Dane wyjściowe to pojedyncza liczba reprezentująca koszt lub wynik powiązany z naszym aktualnym zestawem wag. Naszym celem jest zminimalizowanie MSE, aby poprawić dokładność naszego modelu.

Wiesz też, co to jest równanie regresji liniowej?

Regresja liniowa . A regresja liniowa linia ma równanie postaci Y = a + bX, gdzie X jest zmienną objaśniającą, a Y zmienną zależną. Nachylenie linii wynosi b, a a jest punktem przecięcia (wartość y, gdy x = 0).

Jaka jest normalna krzywej?

ten normalna do krzywa jest linią prostopadłą (pod kątem prostym) do stycznej do krzywa w tym momencie. Pamiętaj, że jeśli dwie linie są prostopadłe, iloczyn ich gradientów wynosi -1.

Zalecana: