Machine learning 多元线性回归费用函数的矢量化形式推导
具有专业知识的人能否解释一下，以下多元线性回归的矢量化格式是如何从给定的具有截距X的自变量矩阵和具有nθ参数的具有m行和n列的因变量矩阵Y导出的？在安得烈NG课堂上，我对这个和非矢量化的成本函数是怎么一回事？Machine learning 多元线性回归费用函数的矢量化形式推导,machine-learning,linear-regression,gradient-descent,cost-based-optimizer,Machine Learning,Linear Regression,Gradient Descent,Cost Based Optimizer,具有专业知识的人能否解释一下，以下多元线性回归的矢量化格式是如何从给定的具有截距X的自变量矩阵和具有nθ参数的具有m行和n列的因变量矩阵Y导出的？在安得烈NG课堂上，我对这个和非矢量化的成本函数是怎么一回事？ 啊！我想我知道答案了。我忘记了，在函数的误差部分，发生的是向量的平方。因此它是vector.vector的转置。仍然无法理解X是如何定义的，在上面的定义中，所有自变量的转置，因为我相信它是一个包括截距在内的因变量矩阵
啊！我想我知道答案了。我忘记了，在函数的误差部分，发生的是向量的平方。因此它是vector.vector的转置。仍然无法理解X是如何定义的，在上面的定义中，所有自变量的转置，因为我相信它是一个包括截距在内的因变量矩阵