普通最小二乘与神经网络回归模型的张量基础
机器学习
2025-09-12 v5
摘要
本文介绍了一种普通最小二乘和神经网络回归模型数学推导的新方法，有别于当前机器学习文献中的传统方法。通过利用张量分析和基本矩阵运算，详细阐述了这两个模型的理论基础，并将其扩展为完整的算法形式。本研究最终提出了三种算法，包括一种用于神经网络的反向传播算法的精简版本，展示了这种新数学方法的优势。
引用
@article{arxiv.2411.12873,
title = {Tensor-Based Foundations of Ordinary Least Squares and Neural Network Regression Models},
author = {Roberto Dias Algarte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.12873},
year = {2025}
}
备注
16 pages, 3 algorithms