matlab练习程序（加权最小二乘）
网上搜了一下，有没有能够剔除离群点的方法。 结果找到了如下名词：加权最小二乘、迭代最小二乘、抗差最小 ...
原文：IRLS(迭代加权最小二乘)
IRLS用于解决这种目标函数的优化问题 实际上是用 范数来近似替代p范数，特殊的如 范数 。 可将其等价变形为加权的线性最小二乘问题： 其中W t 可看成对角矩阵，每步的w可用下面的序列代替 如果 p ,则将w t 换为这种形式 有时为了保证分母不为零，加上了一个比较项 ...
2015-03-27 21:14 0 6194 推荐指数：
相关推荐
解决异方差问题--加权最小二乘法
异方差问题 Ordinary Least Squares (OLS) 需要四个 - -有些人说五或六个 - 假设要满足，但建模时我们经常会遇到异方差（Heteroskedasticity）问题 ...
逻辑斯特回归(logistic regression)的迭代变权最小平方差算法(IRLS)
参考资料：http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41050507 习题： 数据及代码： https://pan.baid ...
非线性最小二乘参数平差迭代算法
摘要:在非线性最小二乘问题现有的3类主要算法- 高斯-牛顿法、阻尼最小二乘法和最小二乘的拟牛顿法的基础上，引入了综合性能更优的非线性规划的SQPM (序列二次规划法)算法，并且为进一步提高SQPM算法迭代的收敛性，对其步长策略进行了改进。改进的SQPM算法成为无需精确计算参数概略值的非线性最小二 ...
Lp范数优化问题-迭代权重最小二乘算法
迭代权重最小二乘(Iteratively reweighted least squares, IRLS) [1] 方法用于求解\(p\)范数(\(p\) norm)的最小化问题。问题如下： \[\arg \min_{x} \sum_{i} | y_i - f_i (x) |^p ...
机器学习笔记----最小二乘法，局部加权，岭回归讲解
前情提要：关于logistic regression，其实本来这章我是不想说的，但是刚看到岭回归了，我感觉还是有必要来说一下。 一:最小二乘法 最小二乘法的基本思想：基于均方误差最小化来进行模型求解的方法。在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧氏距离之和最小 ...
数学 - 回归分析 - 第 4 章 违背基本假设的情况 - 4.2 一元加权最小二乘估计
4.2 一元加权最小二乘估计 4.2.1 一元加权最小二乘估计的形式 当我们研究的问题具有异方差性时，就违背了线性回归模型的基本假定——高斯-马尔科夫条件。此时，不能用普通最小二乘法进行参数估计，必须寻求另外的方法。 可以考虑对原来的模型进行变换，使得变换后的模型满足同方差性假设，然后再 ...
最小二乘原理（3）——递归最小二乘
因为 是协方差矩阵，只有对角线上有元素，所以转置对它没有影响，即 其实递推最小二乘法：就是想使方差之和最小，然后发现，方差之和就是估计误差的协方差矩阵的迹，迹里面又包含了K，所以也就是求K ...