一、最小二乘法 對於給定的數據集\(D = {(x_1,y_1),(x_2,y_2), ...,(x_m,y_m)}\)，其中\(x_i=(x_{i1};x_{i2}; ...;x_{id})\)。 對上述數據進行擬合： \[f(x_i)= \hat \omega^T \hat{x_i ...

1) 廣義上的最小二乘法 最小二乘准則：是一種目標：基於均方誤差最小化來進行模型求解。 2) 狹義上的最小二乘法 最小二乘算法：正規方程( Normal Equation)，線性假設下的一種有閉式解的參數求解方法，最終結果為全局最優 3) 梯度下降 是假設條件 ...

在機器學習中，常看到線性回歸有 最小二乘法 和 梯度下降法。 線性回歸——最小二乘法 參見之前的博客：線性回歸——最小二乘法小結 線性回歸——梯度下降法 參見之前的兩個博客： 1) 機器學習簡介，單變量線性回歸——梯度下降法 2) 多變量線性回歸——梯度下降法 那么梯度下降法 ...

網上對於線性回歸的講解已經很多，這里不再對此概念進行重復，本博客是作者在聽吳恩達ML課程時候偶然突發想法，做了兩個小實驗，第一個實驗是采用最小二乘法對數據進行擬合， 第二個實驗是采用梯度下降方法對數據集進行線性擬合，下面上代碼： 最小二乘法： 由LOSTFUNCTION ...

一、定義與公式 線性回歸(Linear regression)是一種線性模型，利用回歸方程(函數)對一個或多個自變量(特征值)和因變量(目標值)之間關系進行建模的一種分析方式。 具體來說，利 ...

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 ...