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 ...
原文：AI之旅（3）：升维与最小二乘法
前置知识 矩阵的逆 知识地图 首先我们将了解一种叫升维的方法，用已有特征构造更多的特征。接着通过对空间与投影建立一定的概念后，推导出最小二乘法。 当特征数量不足时 在上一篇 初识线性回归 中，我们假设要处理的问题有足够的样本数量和足够的特征数量。记得样本数量是用m表示，特征数量是用n表示。假如只有 个特征该如何构建模型呢 假设现在有一个数据集，数据集中只包含一个地区房屋的面积信息和销售情况。即只有 ...
2019-01-17 00:03 0 587 推荐指数：
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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 ...
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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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均值和最小二乘法
有一维数组 [x1,x2...xn]，要求一个值X，使得： F(X) = (X-x1)2+(X-x2)2+...(X-xn)2 = min F(X) = nX2 - 2 * (x1+x2+....+xn) + x12 + x22 + ...+xn2 = min 对X求导，当dF/dX ...
最小二乘法思想
最小二乘法主要用于函数拟合或函数极值，其思想主要是通过将理论值与预测值的距离的平方和达到最小。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影。 最小二乘法的原理与要解决的问题 最小二乘法的形式如下式所示： \[目标函数 = \sum(理论值 - 预测值 ...