МЛР

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: {{Задание|Касперский Иван|Константин Воронцов|{{дата|6|1|2009}}, а сейчас {{дата}}}} == Многомерная линейная ре...)
Строка 11: Строка 11:
:<tex>Q(\alpha)\ =\ \parallel (F\alpha\ -\ y)\parallel^2 \rightarrow \min_{\alpha \in \mathbb{R}^n}</tex>.
:<tex>Q(\alpha)\ =\ \parallel (F\alpha\ -\ y)\parallel^2 \rightarrow \min_{\alpha \in \mathbb{R}^n}</tex>.
-
Продифференцируем <tex>Q(\alpha)</tex> по α:
+
Найдём минимум <tex>Q(\alpha)</tex> по α:
-
:<tex>\frac{\partial Q(\alpha)}{\partial\alpha} = </tex>
+
:<tex>\frac{\partialQ (\alpha)}{\partial \alpha} = 2 F^T (F\alpha - y) = 0 \Rightarrow (F^TF)\alpha = F^Ty</tex>

Версия 21:37, 4 января 2010

Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Касперский Иван
Преподаватель: Участник:Константин Воронцов
Срок: 6 января 2009, а сейчас 25 ноября 2024

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.


Многомерная линейная регрессия

Имеется множество объектов X = \mathbb{R} ^n и множество ответов Y = \mathbb{R}. Также имеется набор n вещественнозначных признаков f_j(x), \ j=1, \ \ldots , \ n. Введём матричные обозначения: матрицу информации F, целевой вектор y и вектор параметров \alpha:

F=\(f_1(x_1)\ \ \ldots\ \ f_n(x_1)<br>\ \vdots\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ddots\ \ \ \ \vdots<br>f_1(x_l)\ \ \ldots\ \ f_n(x_l)\)\;, \ \ \ y=\(y_1<br>\ \vdots<br>y_l\)\;, \ \ \ \alpha=\(\alpha_1<br>\ \vdots<br>\alpha_n\)\ .

Алгоритм:

a(x) = \sum_{j=1}^n\alpha_jf_j(x).

Оценим качество его работы на выборке X^l = (x_i,\ y_i)_{i=1}^l \in X*Y методом наименьших квадратов:

Q(\alpha, X^l) = \sum_{i=1}^l(a(x_i) - y_i)^2 \rightarrow \min_{\alpha \in \mathbb{R}^n}, или, в матричных обозначениях,
Q(\alpha)\ =\ \parallel (F\alpha\ -\ y)\parallel^2 \rightarrow \min_{\alpha \in \mathbb{R}^n}.

Найдём минимум Q(\alpha) по α:

\frac{\partialQ (\alpha)}{\partial \alpha} = 2 F^T (F\alpha - y) = 0 \Rightarrow (F^TF)\alpha = F^Ty
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%9B%D0%A0»
Личные инструменты