线性回归的参数详解（吴恩达老师课程笔记系列第18节-多变量线性回归之正规方程）

第18节-多变量线性回归之正规方程，下面我们就来说一说关于线性回归的参数详解?我们一起去了解并探讨一下这个问题吧!

线性回归的参数详解

第18节-多变量线性回归之正规方程

正规方程

参考视频: 4 - 6 - Normal Equation (16 min).mkv

到目前为止，我们都在使用梯度下降算法，但是对于某些线性回归问题，正规方程方法是更好的解决方案。如：

正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数的：

假设我们的训练集特征矩阵为 X（包含了x0=1 ）并且我们的训练集结果为向量 y，则利用正规方程解出向量

上标T代表矩阵转置，上标-1 代表矩阵的逆。设矩阵

则：

以下表示数据为例：

即：

运用正规方程方法求解参数：

在 Octave 中，正规方程写作：

pinv(X'*X)*X'*y

注：对于那些不可逆的矩阵（通常是因为特征之间不独立，如同时包含英尺为单位的尺寸和米为单位的尺寸两个特征，也有可能是特征数量大于训练集的数量），正规方程方法是不能用的。

梯度下降与正规方程的比较：

总结一下，只要特征变量的数目并不大，标准方程是一个很好的计算参数的替代方法。具体地说，只要特征变量数量小于一万，我通常使用标准方程法，而不使用梯度下降法。

随着我们要讲的学习算法越来越复杂，例如，当我们讲到分类算法，像逻辑回归算法，我们会看到，实际上对于那些算法，并不能使用标准方程法。对于那些更复杂的学习算法，我们将不得不仍然使用梯度下降法。因此，梯度下降法是一个非常有用的算法，可以用在有大量特征变量的线性回归问题。或者我们以后在课程中，会讲到的一些其他的算法，因为标准方程法不适合或者不能用在它们上。但对于这个特定的线性回归模型，标准方程法是一个比梯度下降法更快的替代算法。所以，根据具体的问题，以及你的特征变量的数量，这两种算法都是值得学习的。

正规方程的python实现：

import numpy as np def normalEqn(X, y): theta = np.linalg.inv(X.T@X)@X.T@y #X.T@X等价于X.T.dot(X) return theta