Kas ir normālais vienādojums lineārajā regresijā?

2024 Autors: Miles Stephen | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:38

Normāls vienādojums ir analītiska pieeja Lineārā regresija ar mazāko kvadrātu izmaksu funkciju. Mēs varam tieši uzzināt θ vērtību, neizmantojot Gradient Descent. Šīs pieejas ievērošana ir efektīva un laiku taupoša iespēja, strādājot ar datu kopu ar mazām funkcijām.

Turklāt, kas ir normāls vienādojums?

Normālie vienādojumi ir vienādojumi iegūts, nosakot vienādu ar nulli kļūdu kvadrātu summas daļējos atvasinājumus (mazāko kvadrātu); normālie vienādojumi ļauj novērtēt daudzkārtējas lineārās regresijas parametrus.

Var arī jautāt, kas ir izmaksu funkcija lineārajai regresijai? Izmaksu funkcija MSE mēra vidējo kvadrātā starpību starp novērojuma faktiskajām un prognozētajām vērtībām. Izvade ir viens skaitlis, kas apzīmē izmaksas , vai rezultāts, kas saistīts ar mūsu pašreizējo svaru komplektu. Mūsu mērķis ir samazināt MSE, lai uzlabotu mūsu modeļa precizitāti.

Ziniet arī, kāds ir lineārās regresijas vienādojums?

Lineārā regresija . A lineārā regresija rindā ir vienādojums formā Y = a + bX, kur X ir skaidrojošais mainīgais un Y ir atkarīgais mainīgais. Taisnes slīpums ir b, un a ir krustpunkts (y vērtība, ja x = 0).

Kas ir līknes norma?

The normāli uz līkne ir līnija, kas ir perpendikulāra (taisnā leņķī) pieskarei līkne tajā brīdī. Atcerieties, ja divas līnijas ir perpendikulāras, to gradientu reizinājums ir -1.