Hvad er normalligning i lineær regression?
Hvad er normalligning i lineær regression?

Video: Hvad er normalligning i lineær regression?

Video: Hvad er normalligning i lineær regression?
Video: Lineær regression, matematik c 2024, Marts
Anonim

Normal ligning er en analytisk tilgang til Lineær regression med en Least Square Cost-funktion. Vi kan direkte finde ud af værdien af θ uden at bruge Gradient Descent. At følge denne tilgang er en effektiv og tidsbesparende mulighed, når man arbejder med et datasæt med små funktioner.

Og hvad er en normal ligning?

Normale ligninger er ligninger opnået ved at sætte lig med nul de partielle afledte af summen af kvadrerede fejl (mindste kvadrater); normale ligninger tillade en at estimere parametrene for en multipel lineær regression.

Man kan også spørge, hvad er omkostningsfunktion for lineær regression? Omkostningsfunktion MSE måler den gennemsnitlige kvadratiske forskel mellem en observations faktiske og forudsagte værdier. Outputtet er et enkelt tal, der repræsenterer koste , eller score, forbundet med vores nuværende sæt af vægte. Vores mål er at minimere MSE for at forbedre nøjagtigheden af vores model.

Ved også, hvad er ligningen for lineær regression?

Lineær regression . EN lineær regression linje har en ligning af formen Y = a + bX, hvor X er den forklarende variabel og Y er den afhængige variabel. Linjens hældning er b, og a er skæringspunktet (værdien af y, når x = 0).

Hvad er normalen for en kurve?

Det normal til kurve er linjen vinkelret (i ret vinkel) på tangenten til kurve på det tidspunkt. Husk, at hvis to linjer er vinkelrette, er produktet af deres gradienter -1.

Anbefalede: