上篇文章介紹了最小二乘法的理論與證明、計算過程,這里給出兩個最小二乘法的計算程序代碼; #Octave代碼 clear all;close all; % 擬合的數據集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 數據長度 N = length(x); % 3 %% 計算x ...
.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 條結論 .兩種最小二乘法的平面擬合MATLAB代碼對比 用傳統的 方式求平面方程z ax by c的參數 View Code 用矩陣的形式求解同樣的問題。用多組示例測試, 求出的Xpara確實等於 求出的 a, b, c 。 View Code 蒼了天了, ...
2018-07-09 21:39 0 1889 推薦指數:
上篇文章介紹了最小二乘法的理論與證明、計算過程,這里給出兩個最小二乘法的計算程序代碼; #Octave代碼 clear all;close all; % 擬合的數據集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 數據長度 N = length(x); % 3 %% 計算x ...
目錄 一、線性回歸 二、最小二乘法 三、最小二乘法(向量表示) 四、Python實現 一、線性回歸 給定由n個屬性描述的樣本x=(x0, x1, x2, ... , xn),線性模型嘗試學習一個合適的樣本屬性的線性組合來進行預測任務,如:f(x ...
線性回歸:是利用數理統計中回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。 梯度下降,http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/5893930.html 最小二乘: 對於一般訓練集 ...
線性回歸之最小二乘法 1.最小二乘法的原理 最小二乘法的主要思想是通過確定未知參數\(\theta\)(通常是一個參數矩陣),來使得真實值和預測值的誤差(也稱殘差)平方和最小,其計算公式為\(E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i ...
先上代碼: 算法解釋: 曲線擬合的常用方法: 偏差絕對值之和最小: 偏差絕對值最大的最小: 偏差平方和最小: 其中使偏差平方和最小的方法稱為最小二乘法。 以直線擬合為例。設x和y之間的函數關系 ...
遠處有一座大樓,小明想要測量大樓的高度,他想到了一個好辦法: 小明找到一根長度是y1的木棍插在地上,當他趴在 A點時,木棍的頂端正好遮住樓頂,此時他記錄下自己的觀察點到木棍的距離x1 。 ...
回歸: 所以從這里我們開始將介紹線性回歸的另一種更方便求解多變量線性回歸的方式:最小二乘法矩陣形 ...
相信學過數理統計的都學過線性回歸(linear regression),本篇文章詳細將講解單變量線性回歸並寫出使用最小二乘法(least squares method)來求線性回歸損失函數最優解的完整過程,首先推導出最小二乘法,后用最小二乘法對一個簡單數據集進行線性回歸擬合; 線性回歸 ...