目录 1.极大似然估计 公式推导 2.最小二乘法 可能我从来就没真正的整明白过,只是会考试而已 搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记 两个常见的参数估计法: 极大似然估计法和最小二乘法 1.极大似然估计 ref知乎,模型已定,参数未知 ...
logistic回归模型的参数估计问题,是可以用最小二乘方法的思想进行求解的,但和经典的 或者说用在经典线性回归的参数估计问题 最小二乘法不同,是用的是 迭代重加权最小二乘法 IRLS, Iteratively Reweighted Least Squares 。本质上不能使用经典的最小二乘法的原因在于,logistic回归模型的参数估计问题不能 方便地 定义 误差 或者 残差 。 下面是对经典 ...
2021-04-14 15:18 0 329 推荐指数:
目录 1.极大似然估计 公式推导 2.最小二乘法 可能我从来就没真正的整明白过,只是会考试而已 搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记 两个常见的参数估计法: 极大似然估计法和最小二乘法 1.极大似然估计 ref知乎,模型已定,参数未知 ...
这一部分内容和吴恩达老师的CS229前面的部分基本一致,不过那是很久之前看的了,我尽可能写的像吴恩达老师那样思路缜密。 1.假设 之前我们了解过最大似然估计就是最大化似然函数$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 来确定参数\(\theta ...
系统辨识与自适应控制MATLAB仿真 修订版 仿真实例 2.6 递推最小二乘法估计 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mxulie import M_sequences if __name__ ...
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 ...
: 参数系统为: 线性模型为: 线性回归的目的为最小化损失函数J( ...
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 ...
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 ...