二乘指的就是MSE中误差的二次方,公式为:
min\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(w*x_i+b-y_i)^2
;
由于目标是查找拟合最好的超平面,因此依然定义变量w和b;
对于w和b的求解有两种方式...np.array([1.51, 1.64, 1.6, 1.73, 1.82, 1.87])
y = np.array([1.63, 1.7, 1.71, 1.72, 1.76, 1.86])
定义变量符号...np.array([1.51, 1.64, 1.6, 1.73, 1.82, 1.87])
y = np.array([1.63, 1.7, 1.71, 1.72, 1.76, 1.86])
# 构造符号...与利用优化器求解的区别在于针对
min\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(w*x_i+b-y_i)^2
对
w
和
b
求偏导并令其为0,并推导出w和b的计算公式是自己推导的,还是由优化器完成的,事实上如果自己推导...= y
def train(self):
# 注意,虽然一般情况下下面二者是等价的,但是在矩阵无法求逆或某些其他情况下时,二者并不相等
# 相对而言伪逆定义更加宽泛