=content&q=最小二乘的本質 3 推廣 算術平均數只是最小二乘法的特例,適用范 ...
轉載請注明出處 http: www.cnblogs.com gufeiyang 最小二乘是機器學習中常用的方法,比如線性回歸。本文首先簡單介紹一下過程中用到的線性代數知識,然后介紹最小二乘的矩陣推導。 定義矩陣 A , 變量 x , 變量 b frac partial x T a partial x a frac partial x T Ax partial x Ax A T x 如果 A 是對 ...
2017-09-03 16:29 1 5790 推薦指數:
=content&q=最小二乘的本質 3 推廣 算術平均數只是最小二乘法的特例,適用范 ...
最小二乘法 最小二乘法可以更廣泛地應用於非線性方程中,我們可以使用一些已知的離散的點,擬合出一條與這些離散點最為接近的曲線,從而可以分析出這些離散點的走向趨勢。 設x和y之間的函數關系由直線方程: y=ax+b 公式中有兩個待定參數,b代表截距,a代表斜率。問題在於,如何找到 ...
基本思想 求出這樣一些未知參數使得樣本點和擬合線的總誤差(距離)最小 最直觀的感受如下圖(圖引用自知乎某作者) 而這個誤差(距離)可以直接相減,但是直接相減會有正有負,相互抵消了,所以就用差的平方 推導過程 1 寫出擬合方程 \(y = a+bx\) 2 現有樣本\((x_1 ...
一、線性回歸 在統計學中,線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。 回歸分析中,只包括一個自變量和一個因變量,且二者的關系可用一條直線近似 ...
0.SLAM中SVD進行最小二乘的應用 在SLAM應用中,計算Homography Matrix,Fundamental Matrix,以及做三角化(Triangulation)時,都會用到最小二乘 1.背景 對一堆觀測到的帶噪聲的數據進行最小二乘擬合 2.理論模型 ...
轉載來自:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44662633 關於最小二乘問題的求解,之前已有梯度下降法,還有比較快速的牛頓迭代。今天來介紹一種方法,是基於矩陣求導來計算的,它的計算方式更加簡潔高效,不需要大量迭代,只需解一個正規 ...
1.公式推導 PPT參考自:中國科學院的PPT ,矩陣解的具體推導過程見博客。 其中殘差函數矩陣 f(c) 求導的過程推導如下,需要用到矩陣求導的2條結論 ...
轉載自:http://blog.csdn.net/marsjohn/article/details/54911788 在數據的統計分析中,數據之間即變量x與Y之間的相關性研究非常重要,通過 ...