转载来自:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44662633 关于最小二乘问题的求解,之前已有梯度下降法,还有比较快速的牛顿迭代。今天来介绍一种方法,是基于矩阵求导来计算的,它的计算方式更加简洁高效,不需要大量迭代,只需解一个正规 ...
这里展示利用python实现的最小二乘的直接求解方法。其求解原理,请参考:最小二乘法拟合非线性函数及其Matlab Excel 实现 .一般曲线拟合 代码如下: 结果图示 当维度增加求解矩阵的你运算会消耗较大的计算资源,通常采用梯度下降法,牛顿法等数值迭代算法进行求解。 参考资料: .最小二乘法拟合非线性函数及其Matlab Excel 实现 ...
2017-02-21 10:26 0 3011 推荐指数:
转载来自:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44662633 关于最小二乘问题的求解,之前已有梯度下降法,还有比较快速的牛顿迭代。今天来介绍一种方法,是基于矩阵求导来计算的,它的计算方式更加简洁高效,不需要大量迭代,只需解一个正规 ...
目录 1. 非线性最小二乘问题的定义 2. 最速下降法 3. 牛顿法 4. 高斯牛顿法(Gauss Newton) 5. 列文伯格-马尔夸特法 (Levenberg-Marquardt) 希望朋友们阅读后能够留下一些提高的建议呀,哈哈哈! 1. ...
在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个 自变量和 因变量之间关系进行建模的一种 回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做 ...
在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个 自变量和 因变量之间关系进行建模的一种 回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。(这反过 ...
QR分解为矩阵分解的一种,在解决矩阵特征值计算和最小二乘问题中有很大的作用。 QR分解定理: 任意的一个满秩实(复)矩阵A,都可唯一的分解为\(A=QR\),其中\(Q\)为正交矩阵,\(R\)为正对角元的上三角矩阵 \[ \begin{cases} QQ^T=I \\ \\ R ...
图像配准中的仿射变换细节 可以从百度文库下载原文:https://wenku.baidu.com/view/1faa10867cd184254a353540.html 仿射变换的定义 仿射变换( ...
参考 最小二乘法小结 机器学习:Python 中如何使用最小二乘法 什么是” 最小二乘法” 呢 定义: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。 作用:利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据 ...
代码修改自 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5493429.html 网上百度了一下,主要是两个例子,一个利用了多项式函数,一个就是这个。有些细节没看懂,主要是忽略了p是个参数的数组而非一个数(Python基础问题),纠结完加上注释做个笔记 ...