多變量微積分筆記1——偏導數
在一元函數中，我們已經知道導數就是函數的變化率。對於二元函數我們同樣要研究它的“變化率”。 在xOy平面內，當動點由P(x0,y0)沿不同方向變化時，函數f(x,y)的變化快慢一般說來是不同 ...
原文：多變量微積分筆記2——最小二乘法
回歸分析 回歸分析是一種預測性的建模技術，用於連續性數據的機器學習 在監督學習中，如果預測的變量是離散的，稱其為分類 如果預測的變量是連續的，稱其為回歸 ，它研究的是因變量 目標 和自變量 預測器 之間的關系。這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變量之間的因果關系。 一元線性回歸 在機器學習中，一元線性回歸是回歸分析中最簡單的一種，它有一個自變量和一個因變量，它是這樣描述的：如果能夠一系 ...
2018-01-17 20:37 2 2023 推薦指數：
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最小二乘法
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 ...
最小二乘法
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 ...
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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 ...
最小二乘法
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 ...
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多變量微積分筆記8——二重積分
二重積分是二元函數在空間上的積分，同定積分類似，是某種特定形式的和的極限。本質是求曲頂柱體體積。重積分有着廣泛的應用，可以用來計算曲面的面積，平面薄片重心等。平面區域的二重積分可以推廣為在高維空間中的（有向）曲面上進行積分，稱為曲面積分。 本篇涉及到的單變量積分的知識可參考《數學筆記13 ...