正规方程

正规方程是机器学习-线性回归中求代价函数L(θ)中θ的一个方法，他的数学表达式是：

我将在接下来的内容中介绍：损失函数L(θ)的来历和意义，以及正规方程结论的数学推导过程

代价函数

代价函数，又叫损失函数，表示的是建立的机器模型与真实值的差异。代价函数输出的值越大，代表所模型预测的值的代价（这里的代价可以理解为真实值想要达到预测值所需要的代价）越大，就代表模型的预测效果并不是那么的好。因此，让代价函数输出的值最低，从获得让代价函数达到最低输出的参数，在这这个参数就是θ。

其中n代表总体个数，可以理解为是个常数。L(θ)可以理解为1/2倍的方差。至于这个1/2，第一：方便L(θ)求导；第二：求出L(θ)最小，那么他对应的两倍的输出值也是最小。

对于正规方程的数学推导

正规方程就是求解θ的一个方法，对于上述这个损失函数来说，正规方程这个方法可以在训练集不是很大时高效的找出θ，在训练集不是很大时这个方法是优先于梯度下降算法的。
①：首先表示出H(θ)的向量形式，然后对H(θ)进行化简。注意：默认向量为列向量(这个在推导的时候十分重要)

②：若求当一个函数最小时自变量的取值，即寻找这个函数的导函数为0的点



end
感谢各位读到这里，有问题欢迎大家在评论区指出，一起学习一起进步，码字不易，如果觉得写的不错就点个赞吧