=content&q=最小二乘的本质 3 推广 算术平均数只是最小二乘法的特例,适用范 ...
转载请注明出处 http: www.cnblogs.com gufeiyang 最小二乘是机器学习中常用的方法,比如线性回归。本文首先简单介绍一下过程中用到的线性代数知识,然后介绍最小二乘的矩阵推导。 定义矩阵 A , 变量 x , 变量 b frac partial x T a partial x a frac partial x T Ax partial x Ax A T x 如果 A 是对 ...
2017-09-03 16:29 1 5790 推荐指数:
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最小二乘法 最小二乘法可以更广泛地应用于非线性方程中,我们可以使用一些已知的离散的点,拟合出一条与这些离散点最为接近的曲线,从而可以分析出这些离散点的走向趋势。 设x和y之间的函数关系由直线方程: y=ax+b 公式中有两个待定参数,b代表截距,a代表斜率。问题在于,如何找到 ...
基本思想 求出这样一些未知参数使得样本点和拟合线的总误差(距离)最小 最直观的感受如下图(图引用自知乎某作者) 而这个误差(距离)可以直接相减,但是直接相减会有正有负,相互抵消了,所以就用差的平方 推导过程 1 写出拟合方程 \(y = a+bx\) 2 现有样本\((x_1 ...
一、线性回归 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。 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似 ...
0.SLAM中SVD进行最小二乘的应用 在SLAM应用中,计算Homography Matrix,Fundamental Matrix,以及做三角化(Triangulation)时,都会用到最小二乘 1.背景 对一堆观测到的带噪声的数据进行最小二乘拟合 2.理论模型 ...
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 ...
1.公式推导 PPT参考自:中国科学院的PPT ,矩阵解的具体推导过程见博客。 其中残差函数矩阵 f(c) 求导的过程推导如下,需要用到矩阵求导的2条结论 ...
转载自:http://blog.csdn.net/marsjohn/article/details/54911788 在数据的统计分析中,数据之间即变量x与Y之间的相关性研究非常重要,通过 ...