最小二乘法

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本文深入探讨了局部加权最小二乘法的基本原理及其应用，对比了最大似然估计与最小二乘法的区别，为读者提供了理解这两种统计方法的清晰路径。
最小二乘法曲线拟合
cjb694158453的博客
04-26 1万+
第一篇博客，打算以后完成一件事就用博客记录下。 目前处于实习阶段，给的任务是曲线拟合，查找资料，采用最小二乘法曲线拟合实现。 最小二乘法曲线拟合原理（以下为转载）：   1. 设拟合多项式为：                 2. 各点到这条曲线的距离之和，即偏差平方和如下：                 3. 为了求得符合条件的a值，对等式右边求a
java commons-math3 计算cook距离 （基于最小二乘法的二元线性回归）
whsqjss的博客
02-13 2770
最近在利用java开发数据分析相关的web应用，在开发中遇到需要通过计算cook距离判断数据点是否为离异点的功能（cook距离自行百度， 数学这块不是很懂，模型是别人做的……）。 在python中statsmodels模块可以一句代码搞定，但是java好像没有现成的实现，在摸索下发现可以利用common-math3开源包实现，以下是具体代码： 在python中，cook距离计算有现成的包： fr...
最小二乘法及其python实现
yhao2014的专栏
05-24 6万+
最小二乘法Least Square Method，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 那什么是最小二乘法呢？别着急，我们先从
【数学】最小二乘法
It_sharp的博客
10-10 1865
最小二乘法 1、平面度算法 有一堆点，计算到拟合平面的距离最小的平面就是得到的平面，那么离最远的点的距离是就是平面度 2、最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。 ...
机器学习经典算法之-----最小二乘法
weixin_30355437的博客
05-15 4644
一.背景 5月9号到北大去听hulu的讲座《推荐系统和计算广告在视频行业应用》，想到能见到传说中的项亮大神，特地拿了本《推荐系统实践》求签名。讲座开始，主讲人先问了下哪些同学有机器学习的背景，我恬不知耻的毅然举手，真是惭愧。后来主讲人在讲座中提到了最小二乘法，说这个是机器学习最基础的算法。神马，最基础，我咋不知道呢！ 看来以后还是要对自己有清晰认识。 回来赶紧上百度，搜了下...
如何理解最小二乘法？
马同学
07-20 25万+
最小平方法是十九世纪统计学的主题曲。 从许多方面来看, 它之于统计学就相当于十八世纪的微积分之于数学。 ----乔治·斯蒂格勒的《The History of Statistics》 1 日用而不知 来看一个生活中的例子。比如说，有五把尺子： 用它们来分别测量一线段的长度，得到的数值分别为（颜色指不同的尺子）： 之所以出现不同的值可能因为： 不同厂家的尺子的生产精度不同 ...
一文让你彻底搞懂最小二乘法（超详细推导）
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Luoyingfeng的博客
06-03 42万+
最小二乘法是一种最常用的解决回归问题的方法，它通过最小化误差的平方和来寻找 拟合数据的最佳匹配函数，本文详细介绍了最小二乘法的原理，并从几何角度解释了最小二乘法的几何意义
最小二乘法，加权最小二乘法，迭代重加权最小二乘法 (含代码)【最小二乘线性求解】
weixin_43763292的博客
11-16 3万+
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法是曲线拟合的常用方法，使用该方法对匹配函数的选取非常重要。。所谓匹配函数就是函数经过的路线在图中的点达到一个最佳匹配。不然就会出现过拟合和欠拟合的现象。1：工具：主要Qt +Eigen库+QCustomPlot类Eigen库是一个用于矩阵计算，代数计算库QCustomPlot类是一个用于绘图和数据可视化。
最小二乘法线性拟合介绍以及matlab实现
subtitle_的博客
02-04 6万+
问题背景 拟合曲线最常用的方法是最小二乘法，直线拟合是最常见的，如果已知两个变量x和y的一系列数据，如： 问题探究 我们利用matlab进行绘制散点图查看一下，是很好的线性形状y=ax+b： x=[0.1;0.3;0.4;0.75;0.9]; y=[1.7805;2.2285;2.3941;3.2226;3.5697]; plot(x,y,'o') xaxis(0,1); yaxis(1.6,3.7); 最小二乘法的原理 那么怎么利用最小二乘法进行拟合呢？ 你可能会拿出高中的公式： ...
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python最小二乘法三维坐标拟合平面-最小二乘法拟合平面
04-19
Python 最小二乘法三维坐标拟合平面 本资源主要讲述了使用 Python 实现最小二乘法三维坐标拟合平面的方法。该方法使用 OpenCV 库来实现平面拟合，通过对点云数据的处理和_singular value decomposition（SVD）来...
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机器视觉-opencv-最小二乘法拟合圆
03-05
本主题将深入探讨如何使用OpenCV实现最小二乘法来拟合圆，这是解决实际问题，如识别、定位或分析圆形特征时的一个关键技巧。 最小二乘法是一种优化技术，用于找到最佳拟合线、面或曲线，使得所有数据点到这条拟合...
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基于递推最小二乘法的永磁伺服系统参数辨识
01-18
《基于递推最小二乘法的永磁伺服系统参数辨识》一文主要探讨了如何利用递推最小二乘法来提高永磁同步电机（PMSM）控制系统在复杂环境下的动态性能。文章中提到，伺服系统必须具备参数辨识和自整定能力，其中转动惯量...
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MATLAB求解非线性最小二乘法拟合问题 源程序代码_最小二乘法_
10-01
非线性最小二乘法（Nonlinear Least Squares, NLS）是一种在数学和工程领域广泛应用的数据拟合方法，主要用于处理非线性模型与实验数据之间的拟合问题。在这种方法中，目标是找到一组参数，使得由这些参数构建的非...
最小二乘法评价直线度、平面度、圆度计算源码（C#）
05-02
内容概要：本文详细介绍了如何使用C#编程语言实现基于最小二乘法的直线度、平面度和圆度计算。首先，针对直线度计算，通过构建AX=B的矩阵方程并求解线性方程组，找到最佳拟合直线及其误差。接着，平面度计算扩展到了...
本教程用作于校园跑刷跑，适用于除了部分不提供bl锁的手机类型（如vivo）
12-18
根据原作 https://pan.quark.cn/s/801a2ca3e47c 的源码改编 前言 本教程用作于校园跑刷跑，适用于除了部分不提供bl锁的手机类型（如vivo） 需要下载FakeLocation以及刷入面具 具体方法会在md文件中说明
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）
12-18
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了虚拟同步发电机（VSG）并网空载仿真的Matlab代码实现，重点研究了有功-无功功率环与电压-电流双闭环控制系统的设计与仿真。通过对VSG控制策略的建模，展示了其在并网运行时的动态响应特性与稳定性控制能力，涵盖虚拟同步机的核心控制逻辑、功率调节机制及双闭环结构的协调作用，适用于电力系统中分布式电源的并网仿真分析。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab/Simulink仿真经验的电气工程专业学生、研究人员及从事新能源并网技术开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握虚拟同步发电机的基本工作原理与控制结构；②实现VSG并网空载工况下的系统仿真；③深入理解有功-无功功率解耦控制与电压-电流双闭环设计方法；④为后续研究VSG在复杂电网环境中的动态行为提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与电力系统控制理论同步学习，重点关注控制环路参数设计与仿真结果分析，可通过调整控制器参数验证系统稳定性变化，进一步拓展至负载工况或多机并网场景的研究。
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
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需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究，结合Matlab代码实现，探讨在需求响应背景下冰蓄冷系统的动态特性与运行优化方法。研究聚焦于通过优化算法提升系统在电力负荷高峰时段的调节能力，降低能耗与运行成本，同时兼顾电网侧的负荷平衡目标。文中详细构建了系统数学模型，并采用Matlab进行仿真验证，复现了顶级EI论文中的优化方法，体现了较强的工程应用与学术参考价值。; 适合人群：具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础，从事科研或工程应用的研发人员、高校研究生及高年级本科生。; 使用场景及目标：①研究冰蓄冷系统在需求响应机制下的运行优化策略；②学习如何利用Matlab实现能源系统建模与优化算法仿真；③复现高水平论文中的优化模型，提升科研能力与项目实践水平。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及优化算法的选择，同时可参考文中提及的EI论文深入掌握研究背景与技术细节。
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动
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STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要：本文档为一份关于STM32电机控制库的无传感器版本代码注释资料，重点实现了基于龙贝格观测器的无感FOC控制算法，涵盖三电阻双通道AD采样、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键技术。文档详细解析了电机控制中核心算法的实现逻辑与代码结构，适用于永磁同步电机（PMSM）的高性能控制场景，突出无位置传感器控制的技术难点与解决方案。; 适合人群：具备嵌入式开发基础，熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员，尤其适合从事无感FOC算法开发、电机驱动设计等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握基于龙贝格观测器的无传感器电机控制实现方法；②理解前馈补偿、弱磁扩速、斜坡启动等高级控制策略的设计思路与工程应用；③应用于电动工具、无人机、电动汽车等对体积和可靠性要求较高的电机控制系统开发中。; 阅读建议：建议结合STM32硬件平台与实际电机进行调试验证，重点关注观测器参数整定、AD采样同步性及弱磁控制稳定性，配合示波器与上位机工具进行波形分析与性能优化。
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