目錄 1.極大似然估計 公式推導 2.最小二乘法 可能我從來就沒真正的整明白過,只是會考試而已 搞清楚事情的來龍去脈不容易忘記 兩個常見的參數估計法: 極大似然估計法和最小二乘法 1.極大似然估計 ref知乎,模型已定,參數未知 ...
https: blog.csdn.net qq article details 已知變量X和Y為線性關系 這里XY均為nx 的列向量 ,為了得知X和Y到底具有怎樣的線性關系 也即求解X的系數 ,如果這是一個工程問題,我們解決這一問題的方法就是對X和Y進行采樣,獲得很多組樣本,然后就能求解出系數了,按照線代的理論,系數矩陣為nxn方陣,且秩為n時,方程具有唯一解,如果采樣點過多,也即方程的數目多於未 ...
2020-03-01 22:23 0 691 推薦指數:
目錄 1.極大似然估計 公式推導 2.最小二乘法 可能我從來就沒真正的整明白過,只是會考試而已 搞清楚事情的來龍去脈不容易忘記 兩個常見的參數估計法: 極大似然估計法和最小二乘法 1.極大似然估計 ref知乎,模型已定,參數未知 ...
這一部分內容和吳恩達老師的CS229前面的部分基本一致,不過那是很久之前看的了,我盡可能寫的像吳恩達老師那樣思路縝密。 1.假設 之前我們了解過最大似然估計就是最大化似然函數$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 來確定參數\(\theta ...
0.SLAM中SVD進行最小二乘的應用 在SLAM應用中,計算Homography Matrix,Fundamental Matrix,以及做三角化(Triangulation)時,都會用到最小二乘 1.背景 對一堆觀測到的帶噪聲的數據進行最小二乘擬合 2.理論模型 ...
1、結論 測量誤差(測量)服從高斯分布的情況下, 最小二乘法等價於極大似然估計。 2、最大似然估計概念 ...
系統辨識與自適應控制MATLAB仿真 修訂版 仿真實例 2.6 遞推最小二乘法估計 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mxulie import M_sequences if __name__ ...
最大似然估計與最小二乘估計的區別 標簽(空格分隔): 概率論與數理統計 最小二乘估計 對於最小二乘估計來說,最合理的參數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本數據,也就是估計值與觀測值之差的平方和最小。 設Q表示平方誤差,\(Y_{i}\)表示估計值,\(\hat{Y}_{i ...
最小二乘法 基本思想 簡單地說,最小二乘的思想就是要使得觀測點和估計點的距離的平方和達到最小.這里的“二乘”指的是用平方來度量觀測點與估計點的遠近(在古漢語中“平方”稱為“二乘”),“最小”指的是參數的估計值要保證各個觀測點與估計點的距離的平方和達到最小 θ表示要求的參數,Yi為觀測 ...
對於最小二乘法,當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后,最合理的參數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本數據,也就是估計值和觀測值之差的平方和最小。而對於最大似然法,當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后,最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然,這是從不同原理出發的兩種 ...