目录 1.极大似然估计 公式推导 2.最小二乘法 可能我从来就没真正的整明白过,只是会考试而已 搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记 两个常见的参数估计法: 极大似然估计法和最小二乘法 1.极大似然估计 ref知乎,模型已定,参数未知 ...
最小二乘法 基本思想 简单地说,最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的 二乘 指的是用平方来度量观测点与估计点的远近 在古汉语中 平方 称为 二乘 , 最小 指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小 表示要求的参数,Yi为观测值 向量 ,f xi 为理论值。 最小二乘的作用 用于得到回归方程的参数的一个最优估值。在统计学上,该估值可以很好的拟合 ...
2016-08-01 11:24 0 4634 推荐指数:
目录 1.极大似然估计 公式推导 2.最小二乘法 可能我从来就没真正的整明白过,只是会考试而已 搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记 两个常见的参数估计法: 极大似然估计法和最小二乘法 1.极大似然估计 ref知乎,模型已定,参数未知 ...
这一部分内容和吴恩达老师的CS229前面的部分基本一致,不过那是很久之前看的了,我尽可能写的像吴恩达老师那样思路缜密。 1.假设 之前我们了解过最大似然估计就是最大化似然函数$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 来确定参数\(\theta ...
对于最小二乘法,当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据,也就是估计值和观测值之差的平方和最小。而对于最大似然法,当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。显然,这是从不同原理出发的两种 ...
损失函数:最小二乘法与极大似然估计法 最小二乘法 对于判断输入是真是假的神经网络: \[\hat y =sigmod\bigg (\sum_i (w_i\cdot x_i + b_i) \bigg) \] 为了比较单次结果与标签\(y\)之间有多少的差距,可以直观的得到 ...
最小二乘法 与 均方误差的区别(总结) 一、总结 一句话总结: 基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法”。——周志华《机器学习》 最小二乘法作为损失函数:没有除以总样本数m;均方误差(MSE):除以总样本数m 二、最小二乘法 与 均方误差的区别 博客对应课程 ...
宝宝问了我一个最小二乘法的算法,我忘记了,巩固了之后来总结一下。 首先先理解最小二乘法: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可 ...
目录 简介 一元线性回归下的最小二乘法 多元线性回归下的最小二乘法 最小二乘法的代码实现 实例 简介 个人博客: https://xiaoxiablogs.top 最小二乘法就是用过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配 ...
简介 最小二乘法在曲线,曲面的拟合有大量的应用. 但其实一直不是特别清楚如何实现与编码. 参考链接 https://www.jianshu.com/p/af0a4f71c05a 写的比较实在 作者的 代码链接 https://github.com/privateEye-zzy ...