一、最小二乘法 对于给定的数据集\(D = {(x_1,y_1),(x_2,y_2), ...,(x_m,y_m)}\)，其中\(x_i=(x_{i1};x_{i2}; ...;x_{id})\)。 对上述数据进行拟合： \[f(x_i)= \hat \omega^T \hat{x_i ...

1) 广义上的最小二乘法 最小二乘准则：是一种目标：基于均方误差最小化来进行模型求解。 2) 狭义上的最小二乘法 最小二乘算法：正规方程( Normal Equation)，线性假设下的一种有闭式解的参数求解方法，最终结果为全局最优 3) 梯度下降 是假设条件 ...

在机器学习中，常看到线性回归有 最小二乘法 和 梯度下降法。 线性回归——最小二乘法 参见之前的博客：线性回归——最小二乘法小结 线性回归——梯度下降法 参见之前的两个博客： 1) 机器学习简介，单变量线性回归——梯度下降法 2) 多变量线性回归——梯度下降法 那么梯度下降法 ...

网上对于线性回归的讲解已经很多，这里不再对此概念进行重复，本博客是作者在听吴恩达ML课程时候偶然突发想法，做了两个小实验，第一个实验是采用最小二乘法对数据进行拟合， 第二个实验是采用梯度下降方法对数据集进行线性拟合，下面上代码： 最小二乘法： 由LOSTFUNCTION ...

一、定义与公式 线性回归(Linear regression)是一种线性模型，利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 具体来说，利 ...

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 ...