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 ...
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,廢話不多說,我們直接開始吧 . 最小二乘法介紹 . 舉例 現實生活中,我們經常會觀察到這樣一類現象,比如說某個男的,情商很 ...
2020-01-17 16:15 0 3406 推薦指數:
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 ...
在統計學中,線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個 自變量和 因變量之間關系進行建模的一種 回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸,大於一個自變量情況的叫做多元回歸。(這反過 ...
在統計學中,線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個 自變量和 因變量之間關系進行建模的一種 回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸,大於一個自變量情況的叫做 ...
。雖然這些數據是離散的,不是連續的,我們無法得到一個確定的描述這種相關性的函數方程,但既然在直角坐標系中數據 ...
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 ...
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 ...
前情提要:關於logistic regression,其實本來這章我是不想說的,但是剛看到嶺回歸了,我感覺還是有必要來說一下。 一:最小二乘法 最小二乘法的基本思想:基於均方誤差最小化來進行模型求解的方法。在線性回歸中,最小二乘法就是試圖找到一條直線,使所有樣本到直線上的歐氏距離之和最小 ...
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 ...