最小二乘法

最新推荐文章于 2022-11-16 23:18:57 发布
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分类专栏： 机器学习-理论
原文链接：https://www.matongxue.com/madocs/447.html
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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 2650
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
【数学】最小二乘法
It_sharp的博客
10-10 1661
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。 ...
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
机器学习经典算法之-----最小二乘法
weixin_30355437的博客
05-15 4554
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 ...
最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现
乐乐lelele的博客
12-28 21万+
最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现 在实际工程中，我们常会遇到这种问题：已知一组点的横纵坐标，需要绘制出一条尽可能逼近这些点的曲线（或直线），以进行进一步进行加工或者分析两个变量之间的相互关系。而获取这个曲线方程的过程就是曲线拟合。 目录 最小二乘法直线拟合原理 曲线拟合 Matlab实现代码 最小二乘法直线线拟合原理 首先，我们从曲线拟合的最简单情况——直线拟合来引......
一文让你彻底搞懂最小二乘法（超详细推导）
热门推荐
Luoyingfeng的博客
06-03 37万+
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 2万+
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。
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...
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...
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...
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...
永磁同步电机RLS最小二乘法参数辨识
05-17
最小二乘法（Least Square, LS）大约是1795年高斯在其著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的。后来，最小二乘法成为了估计理论的基石。最小二乘法由于原理简明、收敛较快、易于编程实现等特点，在系统参数估计中...
基于Atmega128AU的热电偶温度采集与PID加热控制高精度数据采集系统设计
04-11
内容概要：本文详细介绍了基于Atmega128AU微控制器的高精度温度采集与PID加热控制系统的设计与实现。系统采用两片AD7732进行24位高精度数据采集，配合MAX31856实现热电偶温度测量，并通过PID算法对加热过程进行精确控制。文中详细描述了各个组件的配置方法、代码实现以及抗干扰措施，确保系统的高精度和稳定性。此外，系统支持Modbus RTU通信协议，便于远程监控和调试。 适合人群：具有一定嵌入式开发经验的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高精度温度控制的工业应用场景，如实验室、热处理炉等。目标是实现稳定的温度采集和精准的加热控制，同时具备良好的抗干扰性能。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和配置指南，帮助读者理解和复现系统设计。强调了硬件选择、软件实现和抗干扰设计的重要性，确保系统能够在复杂环境中稳定运行。
蓝桥杯C++程序设计本科B组题目
04-11
蓝桥杯c ++资源。蓝桥杯C++程序设计本科B组题目。
基于DSP28X的无速度矢量控制与飞车启动的C语言实现及优化
04-11
内容概要：本文详细介绍了无速度矢量控制（Sensorless Vector Control）和飞车启动（Flying Start）的技术实现及其优化方法，特别针对TI公司的DSP28X系列处理器进行了深入探讨。文中首先讲解了飞车启动的关键技术，如滑模观测器的应用，通过符号函数和三目运算符实现高效控制，解决了电机自由旋转时的传统难题。接着讨论了全速域追踪的实现，利用自适应滤波器进行角度补偿，确保低速高精度和高速稳定性的平衡。此外，文章还展示了如何将算法封装成Simulink可调用的S函数模块，便于调试和移植。最后，针对代码移植过程中常见的问题提供了具体的解决方案，如IQmath库的使用技巧、PWM中断优化以及硬件依赖的抽象化处理。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验，尤其是熟悉DSP和电机控制领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①适用于需要高性能电机控制系统的工业应用场景，如风机、洗衣机、电动工具等；②帮助工程师理解和掌握无速度矢量控制和飞车启动的核心技术和优化方法，提高系统的可靠性和性能。 其他说明：本文不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实用的经验和技巧，对于希望深入了解电机控制算法并应用于实际项目的开发者非常有帮助。
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最小二乘法算法详解
"最小二乘法算法汇总" 最小二乘法是一种在数据分析和建模中广泛使用的优化技术，其主要目标是找到一组参数，使得数据点与模型之间的残差平方和最小。这个方法最初由高斯提出，适用于线性和非线性问题，尤其在处理...
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