Cholesky分解求系数参考: [1]冯天祥. 多元线性回归最小二乘法及其经济分析[J]. 经济师,2003,11:129. 还可以采用最小二乘法来估计参数 ...
最近看了一本线性代数,如下图这个样的。。。比较讨厌的是这本书的排版贼难受,定义和定理加粗基本和没加一样,排版也过于紧密,看起来一度想弃书。 重点不在这里,哈哈哈哈。 这几天看完线代后,有一个粗略的理解后,菜虽然菜,但我还是想要倒腾倒腾。想起之前学过的最小二乘法,不过是一个二阶的最小二乘法,也撸了代码。但是学过线代后总是抑制不住体内的洪荒。。。 上个厕所去 N阶线性方程如下: 然后根据线性方程的最 ...
2019-09-30 12:04 0 529 推荐指数:
Cholesky分解求系数参考: [1]冯天祥. 多元线性回归最小二乘法及其经济分析[J]. 经济师,2003,11:129. 还可以采用最小二乘法来估计参数 ...
最小二乘法的回归方程求解 最近短暂告别大数据,开始进入到了算法学习的领域,这时才真的意识到学海无涯啊,数学领域充满了无限的魅力和乐趣,可以说更甚于计算机带给本人的乐趣,由于最近正好看到线性代数,因此,今天我们就来好好整理一下机器学习领域中的一个非常重要的算法——最小二乘法,那么,废话不多 ...
个人记录,大部分摘自概率论与数理统计 一元线性回归模型 设y与x间有相关关系,称x为自变量,y为因变量,我们只考虑在x是可控变量,只有y是随机变量,那么他们之间的相关关系可以表示为 y=f(x)+ε 其中ε是随机误差,一般假设ε~N(0,σ2)。由于ε是随机变量,导致y也是随机变量 ...
单变量线性回归 在这个文档中将会介绍单变量线性回归模型的建立和公式推倒,通过实例的代码实现算法来加深理解 一.模型推导 1-1 线性回归模型 设定样本描述为 \[x=(x_1;x_2;...;x_d) \] 预测函数为 \[f(\boldsymbol x ...
1)最小二乘法——求方差的平方和为极小值时的参数。 要尽全力让这条直线最接近这些点,那么问题来了,怎么才叫做最接近呢?直觉告诉我们,这条直线在所有数据点中间穿过,让这些点到这条直线的误差之和越小越好。这里我们用方差来算更客观。也就是说,把每个点到直线的误差平方加起来;接下来的问题 ...
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 ...
机器学习-预测-线性系统的预测 现在预测学的核心概念:回归。从数学的角度,为事物(系统)的预测提供现代的技术方法。 回归与现代预测学 统计学上最初回归的含义由高尔顿(达尔文的表弟)通过研究父母身高与孩子身高得出。 矮个父母所生的儿子往往会比其父母更高,高个父母所生儿子的身高却回降到 ...
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 ...