МЛР

Материал из MachineLearning.

Версия от 21:35, 4 января 2010; Касперский Иван (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Перейти к: навигация, поиск

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) \ \vdots\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ddots\ \ \ \ \vdots f_1(x_l)\ \ \ldots\ \ f_n(x_l)$\;, \ \ \ y=$y_1 \ \vdots y_l$\;, \ \ \ \alpha=$\alpha_1 \ \vdots \alpha_n$\ .$