<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>人工智能 - MatNoble 博客 - 生活 · 学习 · 数学 · 算法</title><link>https://blog.matnoble.top/ai/</link><description>MatNoble 个人技术博客，聚焦大学数学可视化、算法思维与数据结构、LaTeX 科技论文与 Beamer 课件排版，以及大数据与分布式系统实践。记录从程序员到高校数学教师的深度技术思考与学术沉淀。</description><generator>Hugo 0.165.0 &amp; FixIt v0.4.5</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>me@matnoble.top (MatNoble)</managingEditor><webMaster>me@matnoble.top (MatNoble)</webMaster><lastBuildDate>Tue, 08 Sep 2026 13:00:21 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.matnoble.top/ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>从零实现线性回归 (Linear Regression)：数学原理、Python 手写实现与 PyTorch 对比</title><link>https://blog.matnoble.top/ai/regression/</link><pubDate>Sun, 24 Jan 2021 00:20:33 +0800</pubDate><author>me@matnoble.top (MatNoble)</author><guid>https://blog.matnoble.top/ai/regression/</guid><category domain="https://blog.matnoble.top/categories/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">机器学习</category><description>&lt;h2 class="heading-element" id="多项式拟合"&gt;&lt;span&gt;多项式拟合&lt;/span&gt;&#10; &lt;a href="#%e5%a4%9a%e9%a1%b9%e5%bc%8f%e6%8b%9f%e5%90%88" class="heading-mark"&gt;&#10; &lt;svg class="octicon octicon-link" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" height="16" aria-hidden="true"&gt;&lt;path d="m7.775 3.275 1.25-1.25a3.5 3.5 0 1 1 4.95 4.95l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 0 1-4.95 0 .751.751 0 0 1 .018-1.042.751.751 0 0 1 1.042-.018 1.998 1.998 0 0 0 2.83 0l2.5-2.5a2.002 2.002 0 0 0-2.83-2.83l-1.25 1.25a.751.751 0 0 1-1.042-.018.751.751 0 0 1-.018-1.042Zm-4.69 9.64a1.998 1.998 0 0 0 2.83 0l1.25-1.25a.751.751 0 0 1 1.042.018.751.751 0 0 1 .018 1.042l-1.25 1.25a3.5 3.5 0 1 1-4.95-4.95l2.5-2.5a3.5 3.5 0 0 1 4.95 0 .751.751 0 0 1-.018 1.042.751.751 0 0 1-1.042.018 1.998 1.998 0 0 0-2.83 0l-2.5 2.5a1.998 1.998 0 0 0 0 2.83Z"&gt;&lt;/path&gt;&lt;/svg&gt;&#10; &lt;/a&gt;&#10;&lt;/h2&gt;&lt;h3 class="heading-element" id="问题简述"&gt;&lt;span&gt;问题简述&lt;/span&gt;&#10; &lt;a href="#%e9%97%ae%e9%a2%98%e7%ae%80%e8%bf%b0" class="heading-mark"&gt;&#10; &lt;svg class="octicon octicon-link" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" height="16" aria-hidden="true"&gt;&lt;path d="m7.775 3.275 1.25-1.25a3.5 3.5 0 1 1 4.95 4.95l-2.5 2.5a3.5 3.5 0 0 1-4.95 0 .751.751 0 0 1 .018-1.042.751.751 0 0 1 1.042-.018 1.998 1.998 0 0 0 2.83 0l2.5-2.5a2.002 2.002 0 0 0-2.83-2.83l-1.25 1.25a.751.751 0 0 1-1.042-.018.751.751 0 0 1-.018-1.042Zm-4.69 9.64a1.998 1.998 0 0 0 2.83 0l1.25-1.25a.751.751 0 0 1 1.042.018.751.751 0 0 1 .018 1.042l-1.25 1.25a3.5 3.5 0 1 1-4.95-4.95l2.5-2.5a3.5 3.5 0 0 1 4.95 0 .751.751 0 0 1-.018 1.042.751.751 0 0 1-1.042.018 1.998 1.998 0 0 0-2.83 0l-2.5 2.5a1.998 1.998 0 0 0 0 2.83Z"&gt;&lt;/path&gt;&lt;/svg&gt;&#10; &lt;/a&gt;&#10;&lt;/h3&gt;&lt;p&gt;拟合数据点 &lt;span class="katex"&gt;&lt;span class="katex-mathml"&gt;&lt;math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"&gt;&lt;semantics&gt;&lt;mrow&gt;&lt;mover accent="true"&gt;&lt;msub&gt;&lt;mi&gt;y&lt;/mi&gt;&lt;mi&gt;j&lt;/mi&gt;&lt;/msub&gt;&lt;mo&gt;^&lt;/mo&gt;&lt;/mover&gt;&lt;/mrow&gt;&lt;annotation encoding="application/x-tex"&gt;\hat{y_j}&lt;/annotation&gt;&lt;/semantics&gt;&lt;/math&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class="katex-html" aria-hidden="true"&gt;&lt;span class="base"&gt;&lt;span class="strut" style="height:0.9805em;vertical-align:-0.2861em;"&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class="mord accent"&gt;&lt;span class="vlist-t vlist-t2"&gt;&lt;span class="vlist-r"&gt;&lt;span class="vlist" style="height:0.6944em;"&gt;&lt;span style="top:-3em;"&gt;&lt;span class="pstrut" style="height:3em;"&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class="mord"&gt;&lt;span class="mord mathnormal" style="margin-right:0.03588em;"&gt;y&lt;/span&gt;&lt;span class="msupsub"&gt;&lt;span class="vlist-t vlist-t2"&gt;&lt;span class="vlist-r"&gt;&lt;span class="vlist" style="height:0.3117em;"&gt;&lt;span style="top:-2.55em;margin-left:-0.0359em;margin-right:0.05em;"&gt;&lt;span class="pstrut" style="height:2.7em;"&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class="sizing reset-size6 size3 mtight"&gt;&lt;span class="mord mathnormal mtight" style="margin-right:0.05724em;"&gt;j&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class="vlist-s"&gt;​&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class="vlist-r"&gt;&lt;span class="vlist" style="height:0.2861em;"&gt;&lt;span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span style="top:-3em;"&gt;&lt;span class="pstrut" style="height:3em;"&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class="accent-body" style="left:-0.25em;"&gt;&lt;span class="mord"&gt;^&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class="vlist-s"&gt;​&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class="vlist-r"&gt;&lt;span class="vlist" style="height:0.2861em;"&gt;&lt;span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&#10;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>