机器学习:Normal equation公式推导

 
 

Normal equation标准方程法

       最近在学习吴恩达的机器学习视频,遇到了Normal equation方法,其直接给出了公式,没有推导过程。网上搜到的推导过程也不是很清楚。本文将着重进行公式推导,至于 Normal equation的含义以及其与梯度下降的对比,可以参见:机器学习笔记03

    在视频中,其给出了Normal equation的公式:

    其主要是通过cost function推导过来的,首先我们做如下假设:


    cost function函数为:

    我们的目的是在不同的组合下,值能够最小。所以我们可以通过对每个求偏导,求出对应偏导数等于0的每个值,就是最终的组合。求偏导的过程如下:


    我们先来看时候的公式:


    转化为矩阵运算为:


    将第二部分分开为:



    将(5)带入得:



    将(2)带入得:


    因此:


    我们可以通过矩阵将这n个式子结合到一起:



    最前面的1/m可以舍去,因为:


    所以上述(6)可以化简为:

    将乘入括号得:


    将移入等式右侧得:


    等式两边同时乘以,得:


    因为:


    其中E是单位矩阵,有,所以:


  证毕!











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