Cholesky分解求系數參考: [1]馮天祥. 多元線性回歸最小二乘法及其經濟分析[J]. 經濟師,2003,11:129. 還可以采用最小二乘法來估計參數 ...
最近看了一本線性代數,如下圖這個樣的。。。比較討厭的是這本書的排版賊難受,定義和定理加粗基本和沒加一樣,排版也過於緊密,看起來一度想棄書。 重點不在這里,哈哈哈哈。 這幾天看完線代后,有一個粗略的理解后,菜雖然菜,但我還是想要倒騰倒騰。想起之前學過的最小二乘法,不過是一個二階的最小二乘法,也擼了代碼。但是學過線代后總是抑制不住體內的洪荒。。。 上個廁所去 N階線性方程如下: 然后根據線性方程的最 ...
2019-09-30 12:04 0 529 推薦指數:
Cholesky分解求系數參考: [1]馮天祥. 多元線性回歸最小二乘法及其經濟分析[J]. 經濟師,2003,11:129. 還可以采用最小二乘法來估計參數 ...
最小二乘法的回歸方程求解 最近短暫告別大數據,開始進入到了算法學習的領域,這時才真的意識到學海無涯啊,數學領域充滿了無限的魅力和樂趣,可以說更甚於計算機帶給本人的樂趣,由於最近正好看到線性代數,因此,今天我們就來好好整理一下機器學習領域中的一個非常重要的算法——最小二乘法,那么,廢話不多 ...
個人記錄,大部分摘自概率論與數理統計 一元線性回歸模型 設y與x間有相關關系,稱x為自變量,y為因變量,我們只考慮在x是可控變量,只有y是隨機變量,那么他們之間的相關關系可以表示為 y=f(x)+ε 其中ε是隨機誤差,一般假設ε~N(0,σ2)。由於ε是隨機變量,導致y也是隨機變量 ...
單變量線性回歸 在這個文檔中將會介紹單變量線性回歸模型的建立和公式推倒,通過實例的代碼實現算法來加深理解 一.模型推導 1-1 線性回歸模型 設定樣本描述為 \[x=(x_1;x_2;...;x_d) \] 預測函數為 \[f(\boldsymbol x ...
1)最小二乘法——求方差的平方和為極小值時的參數。 要盡全力讓這條直線最接近這些點,那么問題來了,怎么才叫做最接近呢?直覺告訴我們,這條直線在所有數據點中間穿過,讓這些點到這條直線的誤差之和越小越好。這里我們用方差來算更客觀。也就是說,把每個點到直線的誤差平方加起來;接下來的問題 ...
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 ...
機器學習-預測-線性系統的預測 現在預測學的核心概念:回歸。從數學的角度,為事物(系統)的預測提供現代的技術方法。 回歸與現代預測學 統計學上最初回歸的含義由高爾頓(達爾文的表弟)通過研究父母身高與孩子身高得出。 矮個父母所生的兒子往往會比其父母更高,高個父母所生兒子的身高卻回降到 ...
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 ...