目錄 1.極大似然估計 公式推導 2.最小二乘法 可能我從來就沒真正的整明白過,只是會考試而已 搞清楚事情的來龍去脈不容易忘記 兩個常見的參數估計法: 極大似然估計法和最小二乘法 1.極大似然估計 ref知乎,模型已定,參數未知 ...
最小二乘法 基本思想 簡單地說,最小二乘的思想就是要使得觀測點和估計點的距離的平方和達到最小.這里的 二乘 指的是用平方來度量觀測點與估計點的遠近 在古漢語中 平方 稱為 二乘 , 最小 指的是參數的估計值要保證各個觀測點與估計點的距離的平方和達到最小 表示要求的參數,Yi為觀測值 向量 ,f xi 為理論值。 最小二乘的作用 用於得到回歸方程的參數的一個最優估值。在統計學上,該估值可以很好的擬合 ...
2016-08-01 11:24 0 4634 推薦指數:
目錄 1.極大似然估計 公式推導 2.最小二乘法 可能我從來就沒真正的整明白過,只是會考試而已 搞清楚事情的來龍去脈不容易忘記 兩個常見的參數估計法: 極大似然估計法和最小二乘法 1.極大似然估計 ref知乎,模型已定,參數未知 ...
這一部分內容和吳恩達老師的CS229前面的部分基本一致,不過那是很久之前看的了,我盡可能寫的像吳恩達老師那樣思路縝密。 1.假設 之前我們了解過最大似然估計就是最大化似然函數$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 來確定參數\(\theta ...
對於最小二乘法,當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后,最合理的參數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本數據,也就是估計值和觀測值之差的平方和最小。而對於最大似然法,當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后,最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然,這是從不同原理出發的兩種 ...
損失函數:最小二乘法與極大似然估計法 最小二乘法 對於判斷輸入是真是假的神經網絡: \[\hat y =sigmod\bigg (\sum_i (w_i\cdot x_i + b_i) \bigg) \] 為了比較單次結果與標簽\(y\)之間有多少的差距,可以直觀的得到 ...
最小二乘法 與 均方誤差的區別(總結) 一、總結 一句話總結: 基於均方誤差最小化來進行模型求解的方法稱為“最小二乘法”。——周志華《機器學習》 最小二乘法作為損失函數:沒有除以總樣本數m;均方誤差(MSE):除以總樣本數m 二、最小二乘法 與 均方誤差的區別 博客對應課程 ...
寶寶問了我一個最小二乘法的算法,我忘記了,鞏固了之后來總結一下。 首先先理解最小二乘法: 最小二乘法(又稱最小平方法)是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據,並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可 ...
目錄 簡介 一元線性回歸下的最小二乘法 多元線性回歸下的最小二乘法 最小二乘法的代碼實現 實例 簡介 個人博客: https://xiaoxiablogs.top 最小二乘法就是用過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配 ...
簡介 最小二乘法在曲線,曲面的擬合有大量的應用. 但其實一直不是特別清楚如何實現與編碼. 參考鏈接 https://www.jianshu.com/p/af0a4f71c05a 寫的比較實在 作者的 代碼鏈接 https://github.com/privateEye-zzy ...