上次写了篇文章来阐述几何投影与傅里叶级数的联系,今天我想谈谈几何投影与最小二乘法的联系,这种联系的好处是不管多复杂的公式,又可以被瞬间记住了。本文的中心思想是:最小二乘法中的几何意义是高维空间中的一个向量在低维子空间的投影。这个思想在MIT教授Gilbert Strang的线性代数的公开课程上有 ...
预备知识 假定,我们对最小二乘法的代数解释已经确定无疑。为什么需要几何解释 答案是首先从数学概念上讲,存在这样的知识体系,需要把他们挖掘出来。其次, 出于实用目的 为了数值计算的需要。 要对最小二乘法做几何解释,首先要引入一个概念,就是子空间的 张成 : 有N维线性空间 N,从 N中抽取k k lt N 个线性无关向量s ,s ,...,sm,则对于任意线性组合a s a s ,... aksk ...
2016-12-06 14:53 0 1781 推荐指数:
上次写了篇文章来阐述几何投影与傅里叶级数的联系,今天我想谈谈几何投影与最小二乘法的联系,这种联系的好处是不管多复杂的公式,又可以被瞬间记住了。本文的中心思想是:最小二乘法中的几何意义是高维空间中的一个向量在低维子空间的投影。这个思想在MIT教授Gilbert Strang的线性代数的公开课程上有 ...
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 ...
1、前言 a、本文主性最小二乘的标准形式,非线性最小二乘求解可以参考Newton法 b、对于参数求解问题还有另外一种思路:RANSAC算法。它与最小二乘各有优缺点: --当测量 ...
1.了解最小二乘法是什么 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 2.怎么去了解最小二乘法 参考该同学的解读:https ...
有一维数组 [x1,x2...xn],要求一个值X,使得: F(X) = (X-x1)2+(X-x2)2+...(X-xn)2 = min F(X) = nX2 - 2 * (x1+x2+... ...
最小二乘法主要用于函数拟合或函数极值,其思想主要是通过将理论值与预测值的距离的平方和达到最小。在机器学习,尤其是回归模型中,经常可以看到最小二乘法的身影。 最小二乘法的原理与要解决的问题 最小二乘法的形式如下式所示: \[目标函数 = \sum(理论值 - 预测值 ...