正規(guī)方程求解特征參數(shù)的推導(dǎo)過(guò)程

多變量線性回歸代價(jià)函數(shù)為:
j(\theta_0,\theta_1, \theta_2 ... \theta_n) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(h(x^{(i)}) - y^{i})^{2}
其中:
h(x) = \theta^TX = \theta_0x_0 + \theta_1x_1 ... +\theta_nx_n
正規(guī)方程是通過(guò)求解下面的方程來(lái)找出使得代價(jià)函數(shù)最小的參數(shù):
\frac{\partial}{\partial \theta_j}J(\theta_j) = 0

設(shè)有m個(gè)訓(xùn)練實(shí)例,每個(gè)實(shí)例有n個(gè)特征,則訓(xùn)練實(shí)例集為:
\begin{equation} X = \left[ \begin{matrix} x_0^{(1)}&...&x_n^{(1)}&\\ ...&...&...&\\ x_0^{(m)}&...&x_n^{(m)}& \end{matrix} \right] \end{equation}

其中
x_{j}^{(i)}
表示第i個(gè)實(shí)例第j個(gè)特征。

特征參數(shù)為:
\theta = [ \theta_0,\theta_1,\theta_2 ... \theta_n ]^{T}
輸出變量為:
j(\theta_0,\theta_1, \theta_2 ... \theta_n) = \frac{1}{2m}(X \times \theta - Y)^T(X \times \theta - Y) = \frac{1}{2m}(Y^TY-Y^TX\theta - \theta^TX^TY + \theta^TX^TX\theta)
進(jìn)行求導(dǎo),等價(jià)于如下的形式:
\frac{1}{2m}(\frac{\partial{Y^TY}}{\partial{\theta}}-\frac{\partial{Y^TX\theta}}{\partial{\theta}} - \frac{\partial{\theta^TX^TY}}{\partial{\theta}} + \frac{\partial{\theta^TX^TX\theta}}{\partial{\theta}})
其中第一項(xiàng):
\frac{\partial{Y^TY}}{\partial{\theta}} = 0
其中第二項(xiàng):
Y^TX\theta = [y^1 + y^2 ... + y^m] \left[ \begin{matrix} x_0^{(1)}&...&x_n^{(1)}&\\ ...&...&...&\\ x_0^{(m)}&...&x_n^{(m)}& \end{matrix} \right][ \theta_0,\theta_1,\theta_2 ... \theta_n ]^{T} = (x_0^1y^1 + ... + x_0^my^m)\theta_1 + (x_1^1y^1 + ... + x_1^my^m)\theta_0 + ... + (x_n^1y^1 + ... + x_n^my^m)\theta_n
該矩陣求導(dǎo)為分母布局下的標(biāo)量/向量形式:
故有
\frac{\partial{Y^TX\theta}}{\partial{\theta}} = \left[ \begin{matrix} \frac{\partial{Y^TX\theta}}{\partial{\theta_0}}\\ ...\\ \frac{\partial{Y^TX\theta}}{\partial{\theta_n}} \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} x_0^1y^1 + ... + x_0^my^m\\ ...\\ x_n^1y^1 + ... + x_n^my^m \end{matrix} \right] = X^TY
第三項(xiàng)
\theta^TX^TY = [\theta^0 + \theta^1 ... + \theta^n] \left[ \begin{matrix} x_0^{(1)}&...&x_n^{(1)}&\\ ...&...&...&\\ x_0^{(m)}&...&x_n^{(m)}& \end{matrix} \right][ y_1,y_2 ... y_m ]^{T} = (x_0^{(1)}\theta_0 + ... + x_n^{(1)}\theta_n)y^{1} + ... +(x_0^{(m)}\theta_0 + ... + x_n^{(m)}\theta_n)y^{m}
該矩陣求導(dǎo)為分母布局下的標(biāo)量/向量形式:
因此
\frac{\partial{\theta^TX^TY}}{\partial{\theta}} = \left[ \begin{matrix} \frac{\partial{\theta^TX^TY}}{\partial{\theta_0}}\\ ...\\ \frac{\partial{\theta^TX^TY}}{\partial{\theta_n}} \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} x_0^1y^1 + ... + x_0^my^m\\ ...\\ x_n^1y^1 + ... + x_n^my^m \end{matrix} \right] = X^TY

第四項(xiàng):

\theta^TX^TX\theta = (X^TX)(\theta_0^2 +\theta_1^2 ... + \theta_n^2)
為標(biāo)量碌嘀,可看成一個(gè)常數(shù)挤安。 該矩陣求導(dǎo)為分母布局下的標(biāo)量/向量形式,因而(二次型結(jié)合矩陣求導(dǎo)):

\frac{\partial{\theta^TX^TX\theta}}{\partial{\theta}} = \left[ \begin{matrix} \frac{\partial{\theta^TX^TX\theta}}{\partial{\theta_0}}\\ ...\\ \frac{\partial{\theta^TX^TX\theta}}{\partial{\theta_n}} \end{matrix} \right] = 2(X^TX)\left[ \begin{matrix} \theta_0\\ ...\\ \theta_n \end{matrix} \right] = 2X^TX\theta
綜上喜最,正規(guī)方程為:
\frac{1}{2m}(-2X^TY + 2X^TX\theta) = 0
最終可得特征參數(shù)的表示:
\theta = (X^TX)^{-1}X^TY

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