ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

مضمون کا مقصد ابتدائی ڈیٹا سائنسدانوں کو مدد فراہم کرنا ہے۔ میں پچھلا مضمون ہم نے لکیری رجعت کی مساوات کو حل کرنے کے تین طریقے بیان کیے ہیں: تجزیاتی حل، تدریجی نزول، اسٹاکسٹک گریڈینٹ ڈیسنٹ۔ پھر تجزیاتی حل کے لیے ہم نے فارمولہ لاگو کیا۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. اس مضمون میں، جیسا کہ عنوان سے پتہ چلتا ہے، ہم اس فارمولے کے استعمال کا جواز پیش کریں گے یا دوسرے لفظوں میں، ہم اسے خود اخذ کریں گے۔

فارمولے پر اضافی توجہ دینا کیوں سمجھ میں آتا ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔?

یہ میٹرکس مساوات کے ساتھ ہے کہ زیادہ تر معاملات میں کوئی لکیری رجعت سے واقف ہونا شروع کر دیتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، فارمولہ کیسے اخذ کیا گیا اس کے تفصیلی حساب کتاب نایاب ہیں۔

مثال کے طور پر، Yandex کے مشین لرننگ کورسز میں، جب طلباء کو ریگولرائزیشن سے متعارف کرایا جاتا ہے، تو انہیں لائبریری سے فنکشنز استعمال کرنے کی پیشکش کی جاتی ہے۔ sklearn، جبکہ الگورتھم کی میٹرکس نمائندگی کے بارے میں ایک لفظ کا ذکر نہیں کیا گیا ہے۔ یہ اس وقت ہے کہ کچھ سامعین اس مسئلے کو مزید تفصیل سے سمجھنا چاہتے ہیں - ریڈی میڈ فنکشنز کا استعمال کیے بغیر کوڈ لکھیں۔ اور ایسا کرنے کے لیے، آپ کو پہلے ایک ریگولرائزر کے ساتھ مساوات کو میٹرکس کی شکل میں پیش کرنا چاہیے۔ یہ مضمون ان لوگوں کو اجازت دے گا جو اس طرح کی مہارتوں میں مہارت حاصل کرنا چاہتے ہیں۔ آو شروع کریں.

ابتدائی حالات

ہدف کے اشارے

ہمارے پاس ہدف کی قدروں کی ایک حد ہے۔ مثال کے طور پر، ہدف کا اشارہ کسی بھی اثاثے کی قیمت ہو سکتا ہے: تیل، سونا، گندم، ڈالر وغیرہ۔ ایک ہی وقت میں، متعدد ہدف اشارے کی اقدار سے ہمارا مطلب مشاہدات کی تعداد ہے۔ اس طرح کے مشاہدات ہو سکتے ہیں، مثال کے طور پر، سال کے لیے تیل کی ماہانہ قیمتیں، یعنی ہمارے پاس 12 ہدف کی قدریں ہوں گی۔ آئیے نوٹیشن کا تعارف شروع کرتے ہیں۔ آئیے ہدف کے اشارے کی ہر ایک قدر کو بطور اشارہ کرتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. مجموعی طور پر ہمارے پاس ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ مشاہدات، جس کا مطلب ہے کہ ہم اپنے مشاہدات کی نمائندگی کر سکتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔.

رجعت کرنے والے

ہم فرض کریں گے کہ ایسے عوامل ہیں جو ایک خاص حد تک ہدف کے اشارے کی اقدار کی وضاحت کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ڈالر/روبل کی شرح مبادلہ تیل کی قیمت، فیڈرل ریزرو کی شرح وغیرہ سے بہت زیادہ متاثر ہوتی ہے۔ ایسے عوامل کو رجعت کار کہا جاتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، ہر ٹارگٹ انڈیکیٹر ویلیو ریگریسر ویلیو کے مساوی ہونی چاہیے، یعنی اگر ہمارے پاس 12 میں ہر مہینے کے لیے 2018 ٹارگٹ انڈیکیٹرز ہیں، تو ہمارے پاس اسی مدت کے لیے 12 ریگرسر ویلیوز بھی ہونے چاہئیں۔ آئیے ہم ہر رجعت کار کی قدروں کو بذریعہ بیان کرتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. ہمارے معاملے میں ہونے دیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ regressors (یعنی ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ وہ عوامل جو ہدف کے اشارے کی قدروں کو متاثر کرتے ہیں)۔ اس کا مطلب ہے کہ ہمارے رجعت کنندگان کو اس طرح پیش کیا جا سکتا ہے: 1st regressor کے لیے (مثال کے طور پر، تیل کی قیمت): ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔, 2nd regressor کے لیے (مثال کے طور پر، Fed کی شرح): ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔کے لیے "ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔-th" regressor: ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

regressors پر ہدف کے اشارے کا انحصار

آئیے فرض کریں کہ ہدف کے اشارے کا انحصار ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ رجعت کرنے والوں سے"ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔th" مشاہدے کا اظہار فارم کی لکیری ریگریشن مساوات کے ذریعے کیا جا سکتا ہے:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

جہاں ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ - "ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔-th" ریگریسر ویلیو 1 سے ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔,

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ - 1 سے رجعت کرنے والوں کی تعداد ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ — کونیی کوفیشینٹس، جو اس رقم کی نمائندگی کرتے ہیں جس کے ذریعے حساب شدہ ہدف اشارے اوسطاً بدل جائے گا جب ریگرسر تبدیل ہوتا ہے۔

دوسرے لفظوں میں، ہم سب کے لیے ہیں (سوائے ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔) ریگریسر کا ہم "اپنے" گتانک کا تعین کرتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔، پھر رجعت کنندگان کی قدروں سے گتانکوں کو ضرب دیں "ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔"مشاہدہ، نتیجے کے طور پر ہم ایک خاص تخمینہ حاصل کرتے ہیں"ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔-th" ہدف اشارے۔

لہذا، ہمیں ایسے گتانکوں کو منتخب کرنے کی ضرورت ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔، جس پر ہمارے تقریباً فنکشن کی اقدار ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ ہدف اشارے کی قدروں کے جتنا ممکن ہو قریب واقع ہو گا۔

لگ بھگ فنکشن کے معیار کا اندازہ لگانا

ہم کم از کم مربع کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے تخمینی فنکشن کے معیار کی تشخیص کا تعین کریں گے۔ اس معاملے میں معیار کی تشخیص کا فنکشن مندرجہ ذیل شکل اختیار کرے گا:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہمیں گتانک کی ایسی قدریں منتخب کرنے کی ضرورت ہے $w$ جس کے لیے قدر ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ سب سے چھوٹا ہو گا.

مساوات کو میٹرکس کی شکل میں تبدیل کرنا

ویکٹر کی نمائندگی

شروع کرنے کے لیے، اپنی زندگی کو آسان بنانے کے لیے، آپ کو لکیری رجعت کی مساوات پر توجہ دینی چاہیے اور نوٹ کرنا چاہیے کہ پہلا عدد ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ کسی ریگریسر سے ضرب نہیں کیا جاتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، جب ہم ڈیٹا کو میٹرکس کی شکل میں تبدیل کرتے ہیں، تو مذکورہ بالا حالات حساب کو سنجیدگی سے پیچیدہ کر دیں گے۔ اس سلسلے میں، پہلی عدد کے لیے ایک اور ریگریسر متعارف کرانے کی تجویز ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ اور اسے ایک کے برابر کریں۔ یا اس کے بجائے، ہر "ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔اس رجعت کار کی ویں قدر کو ایک سے برابر کریں - آخر کار، جب ایک سے ضرب کیا جائے تو، حساب کے نتیجے کے نقطہ نظر سے کچھ نہیں بدلے گا، لیکن میٹرکس کی پیداوار کے قواعد کے نقطہ نظر سے، ہمارا عذاب نمایاں طور پر کم ہو جائے گا.

اب، اس لمحے کے لیے، مواد کو آسان بنانے کے لیے، فرض کریں کہ ہمارے پاس صرف ایک ہے"ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔-th" مشاہدہ۔ پھر، رجعت کرنے والوں کی اقدار کا تصور کریں "ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔-th" مشاہدات بطور ویکٹر ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. ویکٹر ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ طول و عرض ہے ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔یہ ہے کہ، ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ قطاریں اور 1 کالم:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے ایک ویکٹر کے طور پر مطلوبہ گتانک کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔، طول و عرض کا حامل ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

لکیری ریگریشن مساوات برائے "ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔-th" مشاہدہ فارم لے گا:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

لکیری ماڈل کے معیار کا اندازہ لگانے کا فنکشن فارم لے گا:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

براہ کرم نوٹ کریں کہ میٹرکس ضرب کے اصولوں کے مطابق، ہمیں ویکٹر کو منتقل کرنے کی ضرورت تھی ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔.

میٹرکس کی نمائندگی

ضرب ویکٹر کے نتیجے میں، ہمیں نمبر ملتا ہے: ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔، جس کی توقع کی جانی چاہئے۔ یہ نمبر لگ بھگ ہے "ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔-th" ہدف اشارے۔ لیکن ہمیں صرف ایک ٹارگٹ ویلیو کا نہیں بلکہ ان سب کا تخمینہ درکار ہے۔ ایسا کرنے کے لئے، آئیے سب کچھ لکھیں "ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔-th" میٹرکس فارمیٹ میں regressors ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. نتیجے میں میٹرکس کا طول و عرض ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

اب لکیری ریگریشن مساوات فارم لے گی:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے ہدف کے اشارے کی قدروں کی نشاندہی کریں (تمام ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔) فی ویکٹر ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ طول و عرض ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

اب ہم میٹرکس فارمیٹ میں لکیری ماڈل کے معیار کا اندازہ لگانے کے لیے مساوات لکھ سکتے ہیں:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

دراصل، اس فارمولے سے ہم مزید وہ فارمولہ حاصل کرتے ہیں جو ہمیں معلوم ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

یہ کیسے ہوا؟ بریکٹ کھولے جاتے ہیں، تفریق کی جاتی ہے، نتیجے کے اظہار کو تبدیل کیا جاتا ہے، وغیرہ، اور یہ بالکل وہی ہے جو ہم اب کریں گے۔

میٹرکس کی تبدیلیاں

آئیے بریکٹ کھولتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے تفریق کے لیے ایک مساوات تیار کرتے ہیں۔

ایسا کرنے کے لیے، ہم کچھ تبدیلیاں کریں گے۔ بعد کے حسابات میں یہ ہمارے لیے زیادہ آسان ہوگا اگر ویکٹر ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ مساوات میں ہر پروڈکٹ کے شروع میں نمائندگی کی جائے گی۔

تبدیلی 1

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

یہ کیسے ممکن ہوا؟ اس سوال کا جواب دینے کے لیے، صرف ضرب کیے جانے والے میٹرکس کے سائز کو دیکھیں اور دیکھیں کہ آؤٹ پٹ پر ہمیں ایک نمبر ملتا ہے یا دوسری صورت میں ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔.

آئیے میٹرکس ایکسپریشنز کے سائز لکھتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

تبدیلی 2

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے ہم اسے تبدیلی 1 کی طرح لکھتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آؤٹ پٹ پر ہمیں ایک مساوات ملتی ہے جس میں ہمیں فرق کرنا ہوگا:
ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم ماڈل کوالٹی اسسمنٹ فنکشن میں فرق کرتے ہیں۔

آئیے ویکٹر کے حوالے سے فرق کرتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

سوالات کیوں ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ وہاں نہیں ہونا چاہئے، لیکن ہم مزید تفصیل سے دیگر دو اظہارات میں مشتقات کا تعین کرنے کے عمل کا جائزہ لیں گے۔

تفریق 1

آئیے تفریق کو بڑھاتے ہیں: ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

میٹرکس یا ویکٹر کے مشتق کا تعین کرنے کے لیے، آپ کو یہ دیکھنا ہوگا کہ ان کے اندر کیا ہے۔ آئیں دیکھیں:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے میٹرکس کی پیداوار کو ظاہر کرتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ میٹرکس کے ذریعے ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. میٹرکس ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ مربع اور اس کے علاوہ، یہ سڈول ہے۔ یہ خصوصیات بعد میں ہمارے لیے مفید ہوں گی، آئیے انہیں یاد رکھیں۔ میٹرکس ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ طول و عرض ہے ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

اب ہمارا کام ویکٹرز کو میٹرکس سے درست طریقے سے ضرب دینا ہے اور "دو بار دو ہے پانچ" حاصل نہیں کرنا ہے، لہذا آئیے توجہ مرکوز کریں اور انتہائی محتاط رہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

تاہم، ہم نے ایک پیچیدہ اظہار حاصل کیا ہے! درحقیقت، ہمیں ایک نمبر ملا - ایک اسکیلر۔ اور اب، حقیقت میں، ہم تفریق کی طرف بڑھتے ہیں۔ ہر ایک عدد کے لیے نتیجے کے اظہار کے مشتق کو تلاش کرنا ضروری ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ اور ڈائمینشن ویکٹر کو آؤٹ پٹ کے طور پر حاصل کریں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. صرف اس صورت میں، میں عمل کے ذریعے طریقہ کار کو لکھوں گا:

1) کی طرف سے فرق ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔، ہم حاصل: ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

2) کی طرف سے فرق ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔، ہم حاصل: ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

3) کی طرف سے فرق ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔، ہم حاصل: ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آؤٹ پٹ سائز کا وعدہ کردہ ویکٹر ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

اگر آپ ویکٹر کو زیادہ قریب سے دیکھیں گے تو آپ دیکھیں گے کہ ویکٹر کے بائیں اور متعلقہ دائیں عناصر کو اس طرح گروپ کیا جا سکتا ہے کہ نتیجے کے طور پر، ایک ویکٹر کو پیش کردہ ویکٹر سے الگ کیا جا سکتا ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ سائز ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. مثال کے طور پر ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ (ویکٹر کی اوپری لائن کا بائیں عنصر) ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ (ویکٹر کی سب سے اوپر کی لائن کے دائیں عنصر) کی نمائندگی کی جاسکتی ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔اور ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ - ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ وغیرہ ہر لائن پر. آئیے گروپ بنائیں:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے ویکٹر نکالتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ اور آؤٹ پٹ پر ہمیں ملتا ہے:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

اب، نتیجے میں میٹرکس کو قریب سے دیکھتے ہیں۔ میٹرکس دو میٹرکس کا مجموعہ ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہمیں یاد کرنا چاہیے کہ تھوڑا پہلے ہم نے میٹرکس کی ایک اہم خاصیت کو نوٹ کیا تھا۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ - یہ سڈول ہے. اس خاصیت کی بنیاد پر، ہم اعتماد سے کہہ سکتے ہیں کہ اظہار ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ مساوات ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. عنصر کے لحاظ سے میٹرکس عنصر کی پیداوار کو بڑھا کر آسانی سے اس کی تصدیق کی جا سکتی ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔. ہم یہاں ایسا نہیں کریں گے؛ دلچسپی رکھنے والے اسے خود چیک کر سکتے ہیں۔

آئیے اپنے اظہار کی طرف واپس آتے ہیں۔ ہماری تبدیلیوں کے بعد، یہ وہی نکلا جس طرح ہم اسے دیکھنا چاہتے تھے:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

لہذا، ہم نے پہلی تفریق مکمل کر لی ہے۔ آئیے دوسرے اظہار کی طرف چلتے ہیں۔

تفریق 2

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے شکست خوردہ راستے پر چلتے ہیں۔ یہ پچھلے سے بہت چھوٹا ہوگا، لہذا اسکرین سے زیادہ دور نہ جائیں۔

آئیے عنصر کے لحاظ سے ویکٹر اور میٹرکس عنصر کو بڑھاتے ہیں:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے دونوں کو تھوڑی دیر کے لیے حساب سے ہٹاتے ہیں - یہ کوئی بڑا کردار ادا نہیں کرتا، پھر ہم اسے اس کی جگہ پر رکھ دیں گے۔ آئیے ویکٹرز کو میٹرکس سے ضرب دیں۔ سب سے پہلے، آئیے میٹرکس کو ضرب دیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ ویکٹر کو ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ہمارے یہاں کوئی پابندی نہیں ہے۔ ہمیں سائز ویکٹر ملتا ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے درج ذیل عمل کو انجام دیں - ویکٹر کو ضرب دیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ نتیجے میں ویکٹر کو. باہر نکلتے وقت نمبر ہمارا انتظار کر رہا ہو گا:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

پھر ہم اس میں فرق کریں گے۔ آؤٹ پٹ پر ہمیں طول و عرض کا ایک ویکٹر ملتا ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔:

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

مجھے کچھ یاد دلاتا ہے؟ یہ ٹھیک ہے! یہ میٹرکس کی پیداوار ہے۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ ویکٹر کو ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔.

اس طرح، دوسری تفریق کامیابی کے ساتھ مکمل ہو گئی ہے۔

اس کے بجائے کسی نتیجے کے

اب ہم جانتے ہیں کہ مساوات کیسے آئی ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔.

آخر میں، ہم بنیادی فارمولوں کو تبدیل کرنے کا ایک تیز طریقہ بیان کریں گے۔

آئیے کم از کم مربع کے طریقہ کار کے مطابق ماڈل کے معیار کا جائزہ لیں:
ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

آئیے نتیجے کے اظہار میں فرق کریں:
ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔ ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ہم لکیری ریگریشن مساوات کو میٹرکس کی شکل میں لاتے ہیں۔

ادب

انٹرنیٹ ذرائع:

1) habr.com/en/post/278513
2) habr.com/ru/company/ods/blog/322076
3) habr.com/en/post/307004
4) nabatchikov.com/blog/view/matrix_der

درسی کتابیں، مسائل کا مجموعہ:

1) اعلیٰ ریاضی پر لیکچر نوٹ: مکمل کورس / ڈی ٹی۔ تحریری - چوتھا ایڈیشن۔ – M.: Iris-press، 4
2) اپلائیڈ ریگریشن تجزیہ / N. Draper, G. Smith - 2nd ed. – ایم.: فنانس اور شماریات، 1986 (انگریزی سے ترجمہ)
3) میٹرکس مساوات کو حل کرنے کے مسائل:
function-x.ru/matrix_equations.html
mathprofi.ru/deistviya_s_matricami.html


ماخذ: www.habr.com

نیا تبصرہ شامل کریں