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线性模型中参数Θ=(XTX)?1XTY的推导过程

这个是linear model里面著名的normal equation。
证明方法：网易公开课，吴恩达的斯坦福机器学习公开课cs229 第二节课后半段 有推导过程。
线性模型中参数Θ=(XTX)?1XTY的推导过程


【线性模型中参数Θ=(XTX)?1XTY的推导过程】

■网友
最近看吴恩达的机器学习视频正好也碰到这个问题，其实是比较简单的矩阵换算问题，不过首先还是得知道公式里各个参数的意义。这里引用下吴恩达视频里的例子：
线性模型中参数Θ=(XTX)?1XTY的推导过程

这里的X是根据训练集的数据构建的一个 线性模型中参数Θ=(XTX)?1XTY的推导过程
矩阵，图中有一步没有说明就是 线性模型中参数Θ=(XTX)?1XTY的推导过程
。
后面就是矩阵换算了呀：由于 X 不一定是方阵，两边同时乘以X的转置，再对其取逆就是 线性模型中参数Θ=(XTX)?1XTY的推导过程
的最终表达式了。

■网友
这里有个证明，希望有帮助
机器学习笔记03：Normal equation与梯度下降的比较

■网友
先利用最小二乘法写出J，再对J求驻点

■网友
我想先请问下你会算矩阵乘法么。


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