【原理】机器学习中的最小二乘法公式推导过程

最小二乘法(看完即会) 其中,X是数据矩阵,每一行是一个数据点,每一列是一个自变量(包括截距项),Y是观测值向量,β是待求的系数向量。为了找到使S最小的a和b的值,我们需要对S求关于a和b的偏导数,并令它们等于零。最小二乘法的数学公式通常用于线性回归问题,其中目标是找到一条直线(或更高维度的超平面),使得这条直线与给定数据点的误差平方和最小。同样地,通过求偏导数和令偏导数等于零,我们可以得到一个线性方程组,解这个方程组可以找到最优的b_0, b_1, …+ b_m*x_m,其中b_0是截距,b_1到b_m是各个自变量的系数。 阅读详情
AI摘要

本文深入浅出地介绍了最小二乘法的基本概念及其求解公式。通过解析Ax与b之间的误差最小化问题,导出了最小二乘法的求解公式,即x=(A^TA)^{-1}

本文来自《老饼讲解-BP神经网络》https://www.bbbdata.com/

最小二乘法是基本的线性求解问题之一,本文介绍最小二乘法的原理,和最小二法求解公式的推导

一、什么是最小二乘法

下面简单讲述最小二乘问题与最小二乘法求解公式。

1.1. 什么是最小二乘法

现有A,b,求一x,使得Ax与b的误差最小,即:
min E ( x ) = ( A x − b ) T ( A x − b ) \displaystyle \text{min}\textbf{E}(x) =(Ax-b)^T(Ax-b) minE(x)=(Ax−b)T(Ax−b)

该问题称为最小二乘问题

1.2. 最小二乘法的求解公式

最小二乘法问题的求解公式为:
x = ( A T A ) − 1 A T b x=(A^TA)^{-1}A^Tb x=(ATA)−1ATb

二、最小二乘法求解公式的推导

推导思路很简单,只要令E(x)偏导为 0,再进行求解就可以。
最小二乘法求解公式-具体推导过程如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

即有上述最小二乘法求解公式:
x = ( A T A ) − 1 A T b x=(A^TA)^{-1}A^Tb x=(ATA)−1ATb


相关链接:

《老饼讲解-机器学习》:老饼讲解-机器学习教程-通俗易懂
《老饼讲解-神经网络》:老饼讲解-matlab神经网络-通俗易懂
《老饼讲解-神经网络》:老饼讲解-深度学习-通俗易懂

数据分析——最小二乘法建立线性回归方程(最简单的一元线性模型为例) 概述 别看公式多,其实很简单 最小二乘法其实又叫最小平方法,是一种数据拟合的优化技术。实质上是利用最小误差的平方寻求数据的最佳匹配函数,利用最小二乘法可以便捷的求得未知的数据,起到预测的作用,并且是的这些预测的数据与实际数据之间的误差平方和达到最小。一般应用在曲线拟合的目的上。 原理 本篇文章不考虑其他方面的应用,我们用最简单的实例说明最小二乘法的工作原理与其内在含义。 当我们在研究两个... 阅读详情

相关推荐

最小二乘法

最小二乘法不永远是最优的方法。对于不同数据形式和建模需求,需要能自行选择合适的建模方式。本文 会对比最小二乘法(MSE)和最小绝对值法(MAE)来比较两者的性质。 两者定义 我们首先来理清楚最小二乘法和最小绝对值法分别是什么。 它们都是用来衡量线性回归模型效果的方式。不同的是,最小二乘法(MSE, Mean Square Error)将误差的 平方求和,而最小绝对值法(MAE, Mean...

wangprince2017 3168

一文让你彻底搞懂最小二乘法(超详细推导)

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

Luoyingfeng的博客 44万+

使用最小二乘法计算多元线性回归的公式推导

机器学习-线性回归线性回归背景最小二乘法计算线性回归数据的准备把数据转换成数学损失函数根据损失函数计算最终结果总结 最近老师让我学习线性回归编程模型,此篇介绍使用最小二乘法实现单机器线性回归。 线性回归背景 在生活中,我们常常会发现,一个现象可以由很多因素共同作用才会发生,我们把现象称为t,把影响它的因素1,因素2,因素三…因素m称为x1,x2…xm,把每个因素的影响权重称为w1,w2…wm。那么...

weixin_44455143的博客 1万+

机器学习 之 最小二乘法,各种损失函数

XXTXX^TXXT,n∗nn*nn∗n的矩阵,xiTxjx_i^Tx_jxiT​xj​,相似度KijK_{ij}Kij​,判断两个数据的相似情况。 xTxx^TxxTx,关联程度 arg是参数 w∗=argmin12∑i=1n(wTxi−yi)2=12(Xw−y)T(Xw−y)w^*=argmin\frac{1}{2}\sum_{i=1}^n(w^Tx_i-y_i)^2=\frac{1}{2}(X_w-y)^T(X_w-y)w∗=argmin21​i=1∑n​(wTxi​−yi​)2=21​(Xw​−y)

HeroIsUseless的博客 7773

L2正则化 最小二乘法巧妙之处在这(含公式推导)

本文系统介绍了L2正则化最小二乘法(Ridge回归)的原理与应用。文章从通信模型中的信号恢复问题出发,指出普通最小二乘法在欠定情况下的局限性(矩阵不可逆、对噪声敏感)。Ridge回归通过引入L2正则项,构建新的优化目标函数,在最小化残差的同时惩罚过大的解,从而获得更稳定的解。推导过程详细展示了如何通过矩阵求导得到闭式解,并对比了普通LS与Ridge回归的关键区别。最后指出Ridge回归虽然能避免过拟合,但未考虑解的稀疏性或结构性等局限性。文章通过案例清晰阐释了两种方法的差异,为理解正则化技术提供了实用参考。

种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在 1950

手把手带你推导“最小二乘法”核心公式

最小二乘法是数据分析和机器学习中用于线性回归和曲线拟合的核心方法。本文从三个层面系统阐述:首先通过天体轨道观测案例介绍其历史背景,直观理解其通过最小化误差平方和来优化参数的思想;然后详细推导一元线性回归的数学解析解;最后从几何投影和矩阵形式探讨其本质,并分析实际应用中的局限(如对异常值敏感)及改进方法(如正则化)。文章揭示了最小二乘法在房价预测、信号处理等领域的统一应用逻辑,为读者提供从原理到实践的系统认知。

学而时习之,不亦说乎! 1094

最小二乘法的解析

数据(1,62)、(2,68)、(3,82)来手算。

有的话没说出来之前,你是他的主人,一旦说出来你就成了他的奴隶||想要干好事,别太把自己当人,别把别人太不当人||认识这个人就是开了一扇窗户,就能看到不一样的东西,听到不一样的声音,能让你思考、觉悟,这已经够了 173

线性回归——最小二乘法(公式推导和非调包实现)

接上一篇文章【线性回归——二维线性回归方程(证明和代码实现)】 前言: 博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程,以及使用python自己实现算法,但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题,今天博主来讲一下线性回归问题中更为通用的方法,也是我们实际开发中会经常用到的一个数学模型,常用的解法就是最小二次乘法和梯度下降法.博主今天对最小二乘法进行推导并使用Python代码自定义实现,...

尼克不可的博客 3380

最小二乘法:原理详解与公式推导

最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。这种方法在数据分析、统计学和机器学习中被广泛使用,尤其是在线性回归模型中。

MrEsonance的博客 9692

最小二乘法 多项式曲线拟合 原理公式理解 Python 实现

曲线拟合方法 最小二乘法 最大似然估计 梯度下降法 多项式拟合 Python代码 数据集征兵抽签1-366号y366个不同的人抽x结果表明生日靠后的人易抽到小号概念最小二乘法多项式曲线拟合,根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点,而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。原理 给定数据点pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差

安 1万+

机器学习——最小二乘法,闭式解矩阵推导

Step1:最小二乘法的初始形式 Step2:目标——最小化欧几里德空间的2-范数的平方 Step3:将式子用矩阵展开 Step4:矩阵的各种形式求导(下一步使用) 第一种: 第二种: , 如果矩阵是对称的: Step5...

weiwei935707936的博客 4025

[机器学习]轻松理解掌握最小二乘法、岭回归Ridge算法和LASSO回归算法背后的数学原理和详细公式推导+Python使用

主要详细介绍了最小二乘法的原理和公式,然后推导出岭回归算法和LASSO回归算法的相关原理和公式推导。

guangwulv的博客 8647

硬件之光实战篇--Boost

当开关管处于关闭状态时,由于电感中的电流在短时间内不能瞬间消失,因此它会产生一个电感电动势,在电容器上加上一个高电压,从而使输出电压变高。--------------------------------------------------------分割线----------------------------------------------------------------在应用中,升压芯片需要根据负载电路的需求,选择合适的电感和电容等元器件,以达到所需要的升压倍数和输出电压。

m0_58664890的博客 2098

【机器学习】一、机器学习中的最小二乘法--这一篇就能看懂最小二乘法的原理

设y和x之间的关系可以用一个公式在表示,但其系数为待定系数。然后,将各个点的实测数据与计算求得的数据相减,得到“误差”或者不符值(有正有负,但其平方都是正的),将这些不符值的平方相加,得到总的“误差”。通过调整公式中的各个系数,使得误差平方和最小,那么就确定了y和x之间的方程的最好结果。

weixin_45736855的博客 3313

深信服PT1-AF实验考试

深信服PT1-AF实验考试实验练习可以去深信服的在线实验平台(链接如下):深信服在线实验平台 (sangfor.com.cn)实验考试其实就是把所有的每一部分实验综合了起来以下内容仅做参考,不确保一样。

m0_72019240的博客 7103

python 抖音采集_python爬取抖音视频的实例详解

import requestsimport jsonimport reimport osfrom pprint import pprint as ppimport queueclass DouYin:header = {'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*...

weixin_35795675的博客 1864

ols最小二乘法是什么|OLS最小二乘法是如何推导的

本站原创文章,转载请说明来自《老饼讲解-机器学习》ml.bbbdata.com 在机器学习的线性求解中,线性方程组往往不可解, 我们更多时候是求取一个最小二乘解,称为OLS(ordinary least squares)最小二乘法 最小二乘解公式因此成为机器学习的一个常用公式, 本文介绍什么是最小二乘解、最小二乘解的公式, 和最小二乘解公式的两种推导。 最后,讲解QR分解如何优化最小二乘解的实际计算。....................................

ywj_1991的博客 4075

RFSoC应用XCZU47DR八发八收FPGA设计方案

本文介绍了基于Xilinx XCZU47DR RFSoC芯片的八发八收FPGA设计方案。该方案采用集成射频数据转换器的SoC架构,支持8路14bit ADC(5GSPS)和8路14bit DAC(9.85GSPS),可直接处理5GHz以下射频信号。硬件设计包含高性能输入缓冲器、QMC校正和复杂混频器,适用于5G/6G通信、雷达、卫星通信等领域。文章详细阐述了ADC/DAC子系统参数,包括通道配置、采样率、带宽等特性,并提供了FPGA顶层模块的硬件接口设计,展示了多通道数据收发处理能力。该方案无需外置混频器,

toonyhe的博客 1781

线性回归最小二乘法公式推导

# 1. 符号表示 首先我们将训练样本的**特征矩阵X**进行表示,其中N为样本个数,p为特征个数,每一行表示为每个样本,每一列表示特征的每个维度:

herosunly的博客 1万+

【系统架构设计师-2023年真题】综合知识-答案及详解

要实现多任务间的协同工作,操作系统必须提供任务间的通信手段。嵌入式操作系统一般都会提供多任务间通信的方法,其中()是任务间最直接、最明显的通信方法,也是访问共享的数据结构,即不同的任务都可以访问同一地址空间。()作为一种更高级的通信方式,能够在同一处理器的各个任务间传递任意长度(理论上只受物理内存和机器字长限制)的信息。(1)A. 共享内存 B. Socket C. 消息传递 D. 信号量(2)A. 共享内存 B. Socket C. 消息传递 D. 信号量【答案】A、C关于星型拓扑结构,下列说法正确的是(

数据知道的博客 1万+

Python爬虫模拟登录京东并抓取商品数据

京东是一个拥有海量商品数据的电子商务平台。作为爬虫开发者,能够抓取这些数据将为我们提供很多机会进行数据分析、价格预测、市场调研等工作。然而,京东的反爬虫机制非常强大,包括但不限于验证码、动态加载页面、IP封禁等。因此,想要通过Python爬虫抓取京东的数据并不容易。在本文中,我们将从分析京东的登录机制开始,逐步介绍如何使用Python中的各种工具,如。

2201_76125261的博客 1826

【机器学习】最小二乘法(代数&矩阵推导)

文章目录最小二乘法代数求解step1:f=∑i=1n(yi−(w0+w1xi))2f=\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-(w_0+w_1x_i))^2f=∑i=1n​(yi​−(w0​+w1​xi​))2为平方损失函数;step2:分别对该函数的w0w_0w0​和w1w_1w1​求偏导;step3:分别令偏导为零;矩阵推导step1:函数式转化为矩阵形式;step2:矩阵对系数WWW求偏导;step3:令偏导为0; 最小二乘法 代数求解 step1:f=∑i=1n(yi−(w0+w1xi))2f=\

ccql's Blog 6385

PyQt5简介和安装

在initUI方法中,设置了窗口的标题和大小,并创建了一个按钮。PyQt5是一个功能强大的Python界面开发框架,可以轻松创建跨平台的图形用户界面应用程序。本文介绍了PyQt5的简介和安装方法,并提供了一个简单的示例应用程序来演示PyQt5的基本用法。PyQt5是一个功能强大的Python界面开发框架,它提供了丰富的工具和组件,用于创建跨平台的图形用户界面(GUI)应用程序。信号是控件发出的事件,槽是与之关联的处理函数。接下来,我们将编写一个简单的PyQt5应用程序,以演示PyQt5的基本用法。

XdKwargs的博客 222

[机器学习-回归算法]一元线性回归用最小二乘法的推导过程

一元线性回归算法 在数据的统计分析中,数据之间即变量x与Y之间的相关性研究非常重要,通过在直角坐标系中做散点图的方式我们会发现很多统计数据近似一条直线,它们之间或者正相关或者负相关。虽然这些数据是离散的,不是连续的,我们无法得到一个确定的描述这种相关性的函数方程,但既然在直角坐标系中数据分布接近一条直线,那么我们就可以通过画直线的方式得到一个近似的描述这种关系的直线方程。当然,从前面的描述中不难看出,所有数据都分布在一条直线附近,因此这样的直线可以画出很多条,而我们希望找出其中的一条,能够最好地反映变量之间

Harry的博客 1万+

AI + 药物临床试验研发赛道

研究日期:2026-07-09 | 研究主题:AI + 药物临床试验研发赛道 | 聚焦岗位:Agent 平台架构师 / AI 工程架构师。

AI天才研究院 144

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

上一篇: 【详细】CNN中的卷积计算是什么-实例讲解
下一篇: 【教程】5分钟直接了解随机森林模型
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

老饼讲解-BP神经网络

请老饼喝杯咖啡

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值