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 ...
原文：AI之旅（3）：升維與最小二乘法
前置知識 矩陣的逆 知識地圖 首先我們將了解一種叫升維的方法，用已有特征構造更多的特征。接着通過對空間與投影建立一定的概念后，推導出最小二乘法。 當特征數量不足時 在上一篇 初識線性回歸 中，我們假設要處理的問題有足夠的樣本數量和足夠的特征數量。記得樣本數量是用m表示，特征數量是用n表示。假如只有 個特征該如何構建模型呢 假設現在有一個數據集，數據集中只包含一個地區房屋的面積信息和銷售情況。即只有 ...
2019-01-17 00:03 0 587 推薦指數：
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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 ...
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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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基於 移動最小二乘法(MLS) 的三維數據擬合
項目介紹： 1. 需要預測的數據： 2. 采用的權函數以及形函數： 3. 求解的形函數曲線結果： 4. 算法流程圖： ...
均值和最小二乘法
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+....+xn) + x12 + x22 + ...+xn2 = min 對X求導，當dF/dX ...
最小二乘法思想
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 ...