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machine-learning - 多项式回归的正态方程和梯度下降有什么区别

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:17:27

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我是机器学习新手，愿意学习和使用机器学习。只是我仍然不明白在某些情况下使用正规方程与梯度下降相比的好处。我在 Coursera 上使用 Andrew Ng 的类(class)，但其符号确实让我很难理解。

我想了解更多关于多项式回归的成本函数J(ō)的推导以及他使用向量x(i)转置的原因

最佳答案

正规方程在我们不需要选择 alpha 的情况下很有用。此外，它是一种非迭代算法，因此您将能够在更短的时间内最小化成本函数(仅当特征数量较少时)。

由于正态方程适用于矩阵及其逆矩阵，因此在特征数量较多的情况下，与梯度下降方法相比，它是一种计算成本相对较高的方法。

多项式回归成本函数的推导请引用以下链接: Cost function for Polynomial regression

关于machine-learning - 多项式回归的正态方程和梯度下降有什么区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51624899/

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