tìm mô hình hóa dữ liệu bằng phương pháp bình phương tối thiểu và thuật toán giảm gradient

ĐỒ ÁN LẬP TRÌNH TÍNH TỐN ĐỀ TÀI :TÌM MƠ HÌNH HĨA DỮ LIỆU BẰNG PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG TỐI THIỂU VÀ THUẬT TOÁN GIẢM GRADIENT SINH VIÊN :NGUYỄN THỊ NGA HỒNG THỊ XOAN LỚP:18TCLC-NHẬT CƠ SỞ LÝ THUYẾT • Hồi quy tuyến tính phương pháp tuyến tính để “mơ hình hóa liệu “ mối quan hệ biến độc lập biến phụ thuộc • Để dự đoán giá trị dân số, Giá nhà, ,cân năng,tiền điện , Vv •  Tính tổng khoảng cách giá trị dự đoán giá trị thực tế Y điểm liệu cho nhỏ • Chúng ta sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu phương pháp giảm gradient PHƯƠNG PHÁP BÌNH TỐI THIỂU • Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng )== +=   • Đặt X= ma trận với hàng input (hàng i ứng với) • Đặt y= vector output = • L’() =0 = KẾT QUẢ PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG TỐI THIỂU Kết dự đoán 10 mẫu liệu Kết dự đoán 15 mẫu liệu PHƯƠNG PHÁP GIẢM GRADIENT •  Thuật tốn gradient phương pháp tìm nghiệm gần phương pháp • Ứng dụng vào tốn hồi quy tuyến tính ta tìm giá trị cực tiểu hàm mát: L(w) = Minh họa Gradient THUẬT TỐN GRADIENT •  Bước 1: + Khởi tạo vòng lặp với ( learning rate(α) + Giới hạn lặp N, giới hạn • Bước 2: Thực lặp: • Bước 3: Thuật toán dừng lại L(w) thay đổi nhỏ (