Least Squares

最新推荐文章于 2019-11-14 17:24:03 发布
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Regularized least-squares classification（正则化最小二乘法分类器）代替SVM
ikerpeng
10-16 1万+
在机器学习或者是模式识别当中有一种重要的分类器叫做：SVM 。这个被广泛的应用于各个领域。但是其计算的复杂度以及训练的速度是制约其在实时的计算机应用的主要原因。因此也很很多的算法被提出来，如SMO，Kernel的方法。 但是这里要提到的 Regularized least-squares classification 是一个和他有着同样的效果的分类器。比较而言计算却比较的简单（We
最小二乘法的C语言实现
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奋斗，永不止步
06-07 5万+
1. 前言 最近断断续续看了一些数学书，有高等数学，也有初等数学，有科普的，有微积分的。 有时候，觉得数学才是世界上最美的东西，但有时候又觉得数学很高冷，不接地气。 不过，前段时间工作中用到了最小二乘法，让我又对数学有了新的理解。 理论指导实践的意义，就在于此。 2. 最小二乘法 根据维基百科的说明： 最小二乘法（又称最小平方法）是
每日论文Least Squares Generative Adversarial Networks
u010032054的博客
03-06 1461
Least Squares Generative Adversarial Networks 每天一篇论文，本人可能对论文的理解程度有限，欢迎评论批评指教。 这篇文章说如果用sigmoid交叉熵的损失函数会将决策边侧认定为正确的假的样本地更新生成器的梯度消失，非常绕口，个人理解应该是损失函数不好，有些假的样本也会通过辨别器。因此这边文章改了损失函数，Least Squares Generat
【机器学习】回归算法公式推导
crazyang的博客
10-21 750
文章目录回归算法1、least-squares (LS)2、regularized LS (RLS)3、L1-regularized LS (LASSO) 回归算法 Define the following quantities: y=[y1⋮yn]=[y1,⋯ ,yn]T(n×1) y = \left[ \begin{array} {c} y_1 \\ \vdots \\ y_n \end{ar...
用python实现5种不同回归方法
nick7246的专栏
10-11 2380
python实现5中回归方法 Least-squares (LS) Regularized LS (RLS) L1-regularized LS (LASSO) Robust regression (RR) Bayesian regression (BR)
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least squares_递推最小二乘法_matlab_leastsquares_遗忘因子最小二乘法_最小二乘法_
10-03
在给定的标题和描述中，我们聚焦于几个关键概念：递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）、matlab中的leastsquares函数以及遗忘因子最小二乘法（Forgetting Factor Least Squares, FFLS）。 1. **最小...
libPLS for Partial Least Squares总算法matlab代码_matlab
04-18
资源名：libPLS for Partial Least Squares总算法matlab代码_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 ...
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Iterative Reweighted Least Squares（IRLS）
01-20
以下理解来自论文《Iterative Reweighted Least Squares》 对于线性方程组的最优近似解问题： 写成矩阵形式， Ax=b，A∈RM×N{\bf Ax=b，A\in }\mathbb R^{M\times N}Ax=b，A∈RM×N 等价于最小化误差向量e=Ax−b\...
Burrus C S. Iterative re-weighted least squares.pdf
12-17
迭代（重）加权最小二乘 论文 Describes a powerful optimization algorithm which iteratively solves a weighted least squares approximation problem in order to solve an L_p approximation problem
Image Deformation Using Moving Least Squares 移动最小二乘法 图像变形（matlab实现）
04-02
移动最小二乘法（Moving Least Squares，MLS）是一种在图像处理领域中广泛使用的几何变换技术，用于图像的变形和重建。它通过寻找一个最佳拟合曲面来平滑和变形图像，使得新图像在控制点附近的误差最小。在MATLAB...
通俗易懂学最小二乘法（least-squares）
weixin_38410551的博客
09-16 5545
最小二乘法的本质是求解多个测量值的最小误差。利用的方法是求导的方法。省去了绝对值，可以方便地利用求导解决问题，在深度学习中也有所应用。 参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/ccnt_2012/article/details/81127117 ...
矩阵分析中的Spark
weixin_43986203的博客
07-03 2712
sparksparkspark（A）的求解 spark 由于我只选了随机而没有选矩阵，因此对矩阵中某些符号有些陌生，在此进行学习总结。 spark的概念和矩阵分析中rank的概念类似。 rank：矩阵中最大无关组中向量个数。反应了矩阵的本质特征 spark：矩阵中最小线性相关组中向量的个数 spark（A）的求解 spark(A)等价于求解下列的最优化问题： min||x|0 s.t.Ax=...
Fabric defect inspection using prior knowledge guided least squares regression
开飞机的小毛驴儿
07-17 1788
前言 这是一篇用低秩矩阵分解做纺织物缺陷检测的文章，论文修改了传统的LRR模型，将原始的混合范数替换为F范数，起了一个新名字叫先验知识指导下的最小二乘回归，本质上并无明显区别。我认为该文实际出彩的地方是构建模板参照图像上，其基本思路是，缺陷只占纺织物图像的一小部分，那么我随机在纺织物图像上取块，很大可能是取得无缺陷的图像块，利用随机取得到的块来构建参照，当做无缺陷的纺织物图像。这和传统的纺织物缺
（含Python源码）Python实现K阶多项式的5种回归算法（regression）
h763247747的博客
11-25 3275
0、文章结构 为了方便客官根据需要取阅，节约时间，文章目录结构如下： 问题描述 理论部分：五种回归算法 两种Python读取文件的方法 Python实现五种回归算法 使用的工具箱 总结 1、问题描述 K阶多项式表达式 其中， 现有数据集 为了方便回归运算，标记如下： 通过数据集，求出回归参数。 2、五种回归算法 2.1 QP solver 2....
正则化（Regularization）
zhu_hongji的博客
02-26 2万+
1、模型泛化性        是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。（泛化能力代表了训练好的模型对于未知样本输出的解释能力） 2、Why&正则化 ——为了防止训练的模型产生过拟合与欠拟合现象 1.概念 过拟合：当模型过度地学习训练样本中的细节与噪音，把训练...
线性回归正则化 regularized linear regression
天泽28的专栏
04-08 1万+
线性回归正则化 regularized linear regression 在前几篇博客中介绍了一元线性回归http://blog.youkuaiyun.com/u012328159/article/details/50994095和多元线性回归http://blog.youkuaiyun.com/u012328159/article/details/51029695等线性回归的知识，具体请参见本人其他博客。但
Monocular 3D Object Detection and Box Fitting Trained End-to-End Using Intersection-over-Union Loss
yzf0011的专栏
11-14 731
Monocular 3D Object Detection and Box Fitting Trained End-to-End Using Intersection-over-Union Loss insights 3DIou loss Homoscedastic noise Heteroscedastic noise 3D框的representation 重要结论 ...
一般椭圆方程表示的椭圆的绘制
Bossqian(钱总)'s wikiup
03-15 7313
 转载务请说明出处：http://blog.youkuaiyun.com/CTeX/   作者CTeX  function plotconic(f)%  画椭圆  f是一般椭圆方程 : ax^2+bxy+cy^2+dx+ey+f=0.%  之前先将其转化为椭圆的标准方程：% （xcos(th)+ysin(th)-x_c cos(th)+y_c sin(th))^ 2/ A^2+（xsi
partial least squares
09-22
偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）是一种在数据分析中常用的统计方法。它主要用于建立预测模型或回归模型，特别适用于多元共线性（multicollinearity）问题比较严重的数据。与传统的最小二乘回归方法相比...
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