1) 廣義上的最小二乘法 最小二乘准則：是一種目標：基於均方誤差最小化來進行模型求解。 2) 狹義上的最小二乘法 最小二乘算法：正規方程( Normal Equation)，線性假設下的一種有閉式解的參數求解方法，最終結果為全局最優 3) 梯度下降 是假設條件 ...

一、最小二乘法 對於給定的數據集\(D = {(x_1,y_1),(x_2,y_2), ...,(x_m,y_m)}\)，其中\(x_i=(x_{i1};x_{i2}; ...;x_{id})\)。 對上述數據進行擬合： \[f(x_i)= \hat \omega^T \hat{x_i ...

一、定義與公式 線性回歸(Linear regression)是一種線性模型，利用回歸方程(函數)對一個或多個自變量(特征值)和因變量(目標值)之間關系進行建模的一種分析方式。 具體來說，利 ...

上周在實驗室里師姐說了這么一個問題，對於線性回歸問題，最小二乘法和梯度下降方法所求得的權重值是一致的，對此我頗有不同觀點。如果說這兩個解決問題的方法的等價性的確可以根據數學公式來證明，但是很明顯的這個說法是否真正的成立其實很有其它的一些考慮因素在里面，以下給出我個人的一些觀點： 1. ...

最小二乘法 與 均方誤差的區別（總結） 一、總結 一句話總結： 基於均方誤差最小化來進行模型求解的方法稱為“最小二乘法”。——周志華《機器學習》 最小二乘法作為損失函數：沒有除以總樣本數m；均方誤差(MSE)：除以總樣本數m 二、最小二乘法 與 均方誤差的區別 博客對應課程 ...

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 ...