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 ...
最小二乘法 又稱最小平方法 是一種優化方法。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。最小二乘法還可用於曲線擬合。下面簡單列舉兩個實例來讓人更好的理解。 第一種情況:這是擬合為直線的方程 第二種情況:這是擬合為曲線的方程 ...
2019-08-21 21:56 0 1358 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 ...
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 ...
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 ...
1.了解最小二乘法是什么 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 2.怎么去了解最小二乘法 參考該同學的解讀:https ...
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+... ...
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 ...