上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程,这里给出两个最小二乘法的计算程序代码; #Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 数据长度 N = length(x); % 3 %% 计算x ...
.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 条结论 .两种最小二乘法的平面拟合MATLAB代码对比 用传统的 方式求平面方程z ax by c的参数 View Code 用矩阵的形式求解同样的问题。用多组示例测试, 求出的Xpara确实等于 求出的 a, b, c 。 View Code 苍了天了, ...
2018-07-09 21:39 0 1889 推荐指数:
上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程,这里给出两个最小二乘法的计算程序代码; #Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 数据长度 N = length(x); % 3 %% 计算x ...
目录 一、线性回归 二、最小二乘法 三、最小二乘法(向量表示) 四、Python实现 一、线性回归 给定由n个属性描述的样本x=(x0, x1, x2, ... , xn),线性模型尝试学习一个合适的样本属性的线性组合来进行预测任务,如:f(x ...
线性回归:是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 梯度下降,http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/5893930.html 最小二乘: 对于一般训练集 ...
线性回归之最小二乘法 1.最小二乘法的原理 最小二乘法的主要思想是通过确定未知参数\(\theta\)(通常是一个参数矩阵),来使得真实值和预测值的误差(也称残差)平方和最小,其计算公式为\(E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i ...
先上代码: 算法解释: 曲线拟合的常用方法: 偏差绝对值之和最小: 偏差绝对值最大的最小: 偏差平方和最小: 其中使偏差平方和最小的方法称为最小二乘法。 以直线拟合为例。设x和y之间的函数关系 ...
远处有一座大楼,小明想要测量大楼的高度,他想到了一个好办法: 小明找到一根长度是y1的木棍插在地上,当他趴在 A点时,木棍的顶端正好遮住楼顶,此时他记录下自己的观察点到木棍的距离x1 。 ...
回归: 所以从这里我们开始将介绍线性回归的另一种更方便求解多变量线性回归的方式:最小二乘法矩阵形 ...
相信学过数理统计的都学过线性回归(linear regression),本篇文章详细将讲解单变量线性回归并写出使用最小二乘法(least squares method)来求线性回归损失函数最优解的完整过程,首先推导出最小二乘法,后用最小二乘法对一个简单数据集进行线性回归拟合; 线性回归 ...