網上搜了一下,有沒有能夠剔除離群點的方法。 結果找到了如下名詞:加權最小二乘、迭代最小二乘、抗差最小 ...
IRLS用於解決這種目標函數的優化問題 實際上是用 范數來近似替代p范數,特殊的如 范數 。 可將其等價變形為加權的線性最小二乘問題: 其中W t 可看成對角矩陣,每步的w可用下面的序列代替 如果 p ,則將w t 換為這種形式 有時為了保證分母不為零,加上了一個比較項 ...
2015-03-27 21:14 0 6194 推薦指數:
網上搜了一下,有沒有能夠剔除離群點的方法。 結果找到了如下名詞:加權最小二乘、迭代最小二乘、抗差最小 ...
異方差問題 Ordinary Least Squares (OLS) 需要四個 - -有些人說五或六個 - 假設要滿足,但建模時我們經常會遇到異方差(Heteroskedasticity)問題 ...
參考資料:http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41050507 習題: 數據及代碼: https://pan.baid ...
摘要:在非線性最小二乘問題現有的3類主要算法- 高斯-牛頓法、阻尼最小二乘法和最小二乘的擬牛頓法的基礎上,引入了綜合性能更優的非線性規划的SQPM (序列二次規划法)算法,並且為進一步提高SQPM算法迭代的收斂性,對其步長策略進行了改進。改進的SQPM算法成為無需精確計算參數概略值的非線性最小二 ...
迭代權重最小二乘(Iteratively reweighted least squares, IRLS) [1] 方法用於求解\(p\)范數(\(p\) norm)的最小化問題。問題如下: \[\arg \min_{x} \sum_{i} | y_i - f_i (x) |^p ...
前情提要:關於logistic regression,其實本來這章我是不想說的,但是剛看到嶺回歸了,我感覺還是有必要來說一下。 一:最小二乘法 最小二乘法的基本思想:基於均方誤差最小化來進行模型求解的方法。在線性回歸中,最小二乘法就是試圖找到一條直線,使所有樣本到直線上的歐氏距離之和最小 ...
4.2 一元加權最小二乘估計 4.2.1 一元加權最小二乘估計的形式 當我們研究的問題具有異方差性時,就違背了線性回歸模型的基本假定——高斯-馬爾科夫條件。此時,不能用普通最小二乘法進行參數估計,必須尋求另外的方法。 可以考慮對原來的模型進行變換,使得變換后的模型滿足同方差性假設,然后再 ...
因為 是協方差矩陣,只有對角線上有元素,所以轉置對它沒有影響,即 其實遞推最小二乘法:就是想使方差之和最小,然后發現,方差之和就是估計誤差的協方差矩陣的跡,跡里面又包含了K,所以也就是求K ...