最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。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，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。 1.最小二乘法的原理与要解决的问题　 　　　　最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的，原理的一般形式很简单，当然发现的过程是非常艰难 ...

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 ...

目录 1. 曲线拟合 2. 最小二乘法 3. 二次函数拟合 4. 高斯拟合 最近做项目遇到曲线拟合的问题，简单做个总结。 1. 曲线拟合 先扔出一点基本概念： 如果已知函数f(x)在若干点xi（i = 1,2,……n）处的值为yi，便可根据插值 ...

1. 前言 线性回归形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外 ...

1 .二次指数平滑法求预测值 /** * 二次指数平滑法求预测值 * @param list 基础数据集合 * @param year 未来第几期 * ...

最小二乘法多项式曲线拟合原理与实现 概念 最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。 原理 给定数据点pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差 ...

一、算法原理 1.1 算法简述 最小二乘法是一种数学优化算法。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通过样本求得未知的数据，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。如下图中，红色实线即为实际值与拟合函数之间的差距，在算法实现过程中，尽量使 ...

最小二乘法的应用例子 如果某个资产在买入后，第 2-100 天内的收益变化如下图所示： 这时，我想要获得第 2-100 天内的任意收益，都是可以方便清晰获得的，但是如果我在第100天的时间，想要预估第107天时的收益呢？从上图中，原始数据是没有第107天的收益的，这时间就必须 ...

概述 今天要说一下机器学习中大多数书籍第一个讲的（有的可能是KNN）模型-线性回归。说起线性回归，首先要介绍一下机器学习中的两个常见的问题：回归任务和分类任务。那什么是回归任务和分 ...

整个过程分七步，为了方便喜欢直接copy代码看结果的同学，每步都放上了完整的代码。 实验数据： 第一步：准备样本数据并绘制散点图 1）代码及其说明 ...