多元线性回归--machine learning
多元线性回归
- 1.表示
- 2.函数式
- 3.简化表达
1.表示
用下标表示这是第几个特征值,用上标表示这是第几组数据
举例:
x(1)=[20145145]x^{(1)}=\left[ \begin{matrix} 2014\\ 5 \\ 1 \\ 45 \end{matrix} \right]x(1)=⎣⎢⎢⎡20145145⎦⎥⎥⎤
x1(2)=1416x^{(2)}_1=1416x1(2)=1416
2.函数式
previously:hθ(x)=θ0+θ1xh_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1xhθ(x)=θ0+θ1x
after:hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+θ4x4h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+\theta_3x_3+\theta_4x_4hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+θ4x4
3.简化表达
令:x0=1x_0=1x0=1
那么有x=[x0x1x2⋮xn],θ=[θ0θ1θ2⋮θn]x=\left[ \begin{matrix} x_0\\ x_1\\ x_2\\ \vdots \\ x_n \end{matrix} \right],\theta=\left[ \begin{matrix} \theta_0\\ \theta_1\\ \theta_2\\ \vdots \\ \theta_n\end{matrix} \right]x=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎡x0x1x2⋮xn⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎤,θ=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎡θ0θ1θ2⋮θn⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎤
根据线性代数的知识,我们有hθ(x)=θTxh_{\theta}(x)=\theta^Txhθ(x)=θTx
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