最小二乘法是用來做函數擬合或者求函數極值的方法。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，這里就對我對最小二乘法的認知做一個小結。 1.最小二乘法的原理與要解決的問題　 　　　　最小二乘法是由勒讓德在19世紀發現的，原理的一般形式很簡單，當然發現的過程是非常艱難 ...

相信學過數理統計的都學過線性回歸（linear regression），本篇文章詳細將講解單變量線性回歸並寫出使用最小二乘法（least squares method）來求線性回歸損失函數最優解的完整過程，首先推導出最小二乘法，后用最小二乘法對一個簡單數據集進行線性回歸擬合； 線性回歸 ...

目錄 1. 曲線擬合 2. 最小二乘法 3. 二次函數擬合 4. 高斯擬合 最近做項目遇到曲線擬合的問題，簡單做個總結。 1. 曲線擬合 先扔出一點基本概念： 如果已知函數f(x)在若干點xi（i = 1,2,……n）處的值為yi，便可根據插值 ...

1. 前言 線性回歸形式簡單、易於建模，但卻蘊涵着機器學習中一些重要的基本思想。許多功能更為強大的非線性模型(nonlinear model)可在線性模型的基礎上通過引入層級結構或高維映射而得。此外 ...

1 .二次指數平滑法求預測值 /** * 二次指數平滑法求預測值 * @param list 基礎數據集合 * @param year 未來第幾期 * ...

最小二乘法多項式曲線擬合原理與實現 概念 最小二乘法多項式曲線擬合，根據給定的m個點,並不要求這條曲線精確地經過這些點，而是曲線y=f(x)的近似曲線y= φ(x)。 原理 給定數據點pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m。求近似曲線y= φ(x)。並且使得近似曲線與y=f(x)的偏差 ...

一、算法原理 1.1 算法簡述 最小二乘法是一種數學優化算法。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通過樣本求得未知的數據，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。如下圖中，紅色實線即為實際值與擬合函數之間的差距，在算法實現過程中，盡量使 ...

最小二乘法的應用例子 如果某個資產在買入后，第 2-100 天內的收益變化如下圖所示： 這時，我想要獲得第 2-100 天內的任意收益，都是可以方便清晰獲得的，但是如果我在第100天的時間，想要預估第107天時的收益呢？從上圖中，原始數據是沒有第107天的收益的，這時間就必須 ...

概述 今天要說一下機器學習中大多數書籍第一個講的（有的可能是KNN）模型-線性回歸。說起線性回歸，首先要介紹一下機器學習中的兩個常見的問題：回歸任務和分類任務。那什么是回歸任務和分 ...

整個過程分七步，為了方便喜歡直接copy代碼看結果的同學，每步都放上了完整的代碼。 實驗數據： 第一步：准備樣本數據並繪制散點圖 1）代碼及其說明 ...