上次寫了篇文章來闡述幾何投影與傅里葉級數的聯系,今天我想談談幾何投影與最小二乘法的聯系,這種聯系的好處是不管多復雜的公式,又可以被瞬間記住了。本文的中心思想是:最小二乘法中的幾何意義是高維空間中的一個向量在低維子空間的投影。這個思想在MIT教授Gilbert Strang的線性代數的公開課程上有 ...
預備知識 假定,我們對最小二乘法的代數解釋已經確定無疑。為什么需要幾何解釋 答案是首先從數學概念上講,存在這樣的知識體系,需要把他們挖掘出來。其次, 出於實用目的 為了數值計算的需要。 要對最小二乘法做幾何解釋,首先要引入一個概念,就是子空間的 張成 : 有N維線性空間 N,從 N中抽取k k lt N 個線性無關向量s ,s ,...,sm,則對於任意線性組合a s a s ,... aksk ...
2016-12-06 14:53 0 1781 推薦指數:
上次寫了篇文章來闡述幾何投影與傅里葉級數的聯系,今天我想談談幾何投影與最小二乘法的聯系,這種聯系的好處是不管多復雜的公式,又可以被瞬間記住了。本文的中心思想是:最小二乘法中的幾何意義是高維空間中的一個向量在低維子空間的投影。這個思想在MIT教授Gilbert Strang的線性代數的公開課程上有 ...
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 ...
1、前言 a、本文主性最小二乘的標准形式,非線性最小二乘求解可以參考Newton法 b、對於參數求解問題還有另外一種思路:RANSAC算法。它與最小二乘各有優缺點: --當測量 ...
1.了解最小二乘法是什么 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 2.怎么去了解最小二乘法 參考該同學的解讀:https ...
有一維數組 [x1,x2...xn],要求一個值X,使得: F(X) = (X-x1)2+(X-x2)2+...(X-xn)2 = min F(X) = nX2 - 2 * (x1+x2+... ...
最小二乘法主要用於函數擬合或函數極值,其思想主要是通過將理論值與預測值的距離的平方和達到最小。在機器學習,尤其是回歸模型中,經常可以看到最小二乘法的身影。 最小二乘法的原理與要解決的問題 最小二乘法的形式如下式所示: \[目標函數 = \sum(理論值 - 預測值 ...