多变量微积分笔记1——偏导数
在一元函数中，我们已经知道导数就是函数的变化率。对于二元函数我们同样要研究它的“变化率”。 在xOy平面内，当动点由P(x0,y0)沿不同方向变化时，函数f(x,y)的变化快慢一般说来是不同 ...
原文：多变量微积分笔记2——最小二乘法
回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术，用于连续性数据的机器学习 在监督学习中，如果预测的变量是离散的，称其为分类 如果预测的变量是连续的，称其为回归 ，它研究的是因变量 目标 和自变量 预测器 之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。 一元线性回归 在机器学习中，一元线性回归是回归分析中最简单的一种，它有一个自变量和一个因变量，它是这样描述的：如果能够一系 ...
2018-01-17 20:37 2 2023 推荐指数：
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多变量微积分笔记17——通量
在流体运动中，通量是单位时间内流经某单位面积的某属性量，是表示某属性量输送强度的物理量。在大气科学中，包含动量通量、热通量、物质通量和水通量。 本章关于向量和点积的相关知识课参考《线性代数笔记3——向量2（点积）》。 通量 通量实际上是一种线积分。如果有一条平面曲线C和这个平面 ...
最小二乘法
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 ...
最小二乘法
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 ...
最小二乘法
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 ...
最小二乘法
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 ...
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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 ...
多变量微积分笔记8——二重积分
二重积分是二元函数在空间上的积分，同定积分类似，是某种特定形式的和的极限。本质是求曲顶柱体体积。重积分有着广泛的应用，可以用来计算曲面的面积，平面薄片重心等。平面区域的二重积分可以推广为在高维空间中的（有向）曲面上进行积分，称为曲面积分。 本篇涉及到的单变量积分的知识可参考《数学笔记13 ...