最小二乘法

最新推荐文章于 2022-11-16 23:18:57 发布
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一个不错的例子，对初学的人有帮助！
一个在线的演示例子（java applet）[u]http://www.ies.co.jp/math/java/misc/least_sq/least_sq.html[/u]
最小二乘法与梯度下降法有哪些区别？
sun小武
09-22 587
1、最小二乘法的目标：求误差的最小平方和，对应有两种：线性和非线性。线性最小二乘的解是closed-form即，而非线性最小二乘没有closed-form，通常用迭代法求解。 2、迭代法，即在每一步update未知量逐渐逼近解，可以用于各种各样的问题（包括最小二乘），比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和。 a）梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。 b
最小均方法（LMS）
金手指三脚猫
11-26 2661
最小均方（Least Mean Square）可认为是机器学习里面最基本也比较有用的算法，神经网络中对参数的学习使用的就是LMS的思想，在通信信号处理领域LMS也非常常见，比如自适应滤波器。
最小均方误差和最小二乘法的关系
qq_43162058的博客
06-22 1万+
均方误差等于方差加上偏差的平方，当估计量无偏时，均方误差等于方差。所以，当满足最小二乘法条件且估计量是无偏估计量，那么求最小均方误差等价于最小二乘法。 均方误差可以看作是加权的最小二乘法，其中的权值表示概率。 所谓无偏，就是我们认为每个样本点出现的概率和真实模拟的数据中样本点出现的概率是一样的。当概率相等即无偏时，我们认为两者等价。 最小二乘法针对的是有限的数据量的概念，而最小均方误差是针对无限数据量的一个概念。最小二乘方法（LS）是最小均方误差（LMSE）在有限个观测值时的时间平均近似，或者说，当观测样本
最小二乘法和均方误差
Xurui_Luo的博客
05-27 8568
最小二乘法(Least Squares) 最小二乘法，也叫最小二乘估计，是基于矩阵来求解，是离线学习算法，等价于最大似然估计(MLE)。 加上L2正则化项 最小均方误差(Least Mean Square，LMS) 基于概率统计来求解，是在线学习算法，来自于统计信号处理的自适应滤波技术。 ...
最小二乘法 与 均方误差的区别 哈哈哈 相信很多人都没注意到
weixin_37589896的博客
12-05 1万+
最小均方误差和最小二乘有什么区别？ https://www.zhihu.com/question/27200164/answer/62411596
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）
热门推荐
Luoyingfeng的博客
06-03 39万+
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......
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...
机器视觉-opencv-最小二乘法拟合圆
最新发布
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...
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...
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...
单位冲激函数（图）
※一路风尘※
08-17 1万+
上一回说到，单个矩形脉冲的时域波形如下图：   图1 单个矩形脉冲信号 根据傅里叶变换可求出其频谱函数 （1） 频谱函数的图像（频域分布曲线）如下图：   图2 单个矩形脉冲的频谱函数 一、特殊的单个矩形脉冲信号 如果我们令单个矩形脉冲信号的脉幅在数值上取 （2） 则无论脉宽τ 怎样变化，函数图象下面的面积恒等于1，即 （3） 如下图...
Rao－Blackwellised粒子滤波器(RBPF)
※一路风尘※
07-14 3001
1. Rao-Blackwellisation is a general technique for improving the accuracy of sampling methods by analytically marginalizing some variables and only sampling the remainder. In its simplest form, cons...
重要性抽样方法
※一路风尘※
07-31 2002
  考虑积分： 设 ε1 是 [0 ， 1] 上的均匀随机变量，则： 是 I 的无偏估计， n 足够大时， In 会十分接近 I 。但是 In 方差的大小依赖于 f 的方差，当 f 在定义域内有峰时， In 收敛的很慢，需要较大的 n 值才能得到要求精度的逼近。这会浪费大量机时。        可以采用变换抽样的手段...
LZ78算法
※一路风尘※
07-14 783
在介绍LZ78算法之前，首先说明在算法中用到的几个术语和符号： 　　(1) 字符流(Charstream) ：要被编码的数据序列。 　　(2) 字符(Character) ：字符流中的基本数据单元。 　　(3) 前缀(Prefix) ： 在一个字符之前的字符序列。 　　(4) 缀-符串(String) ：前缀＋字符。 　　(5) 码字(Code word) ：码字流中的基本数据...
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