（转）最小二乘法 来龙去脉

最新推荐文章于 2025-12-10 13:11:28 发布
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https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/51589143
最小二乘法(Least square method)&RANSAC【学习笔记】
WarnerJDoe的博客
05-03 1411
一、最小二乘法(Least Square Method) 1.1 线性回归概念【转自百度百科】   线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y=wx+εy = wx+ \varepsilony=wx+ε，ε\varepsilonε为误差服从均值为0的正态分布。   在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是
最大似然估计,最小二乘估计,卡尔曼滤波,三者的相互关系
ethan_guo的博客
06-05 1万+
卡尔曼滤波博大精深,如果仅仅满足于知道它的五个公式,而不知道它的来龙去脉和应用场景,那么,这些本事以后恐怕是上不了台面的.所以,虽然我们不求把背景知识都摸透,但是起码将它的每一步都弄清楚,这是很有必要的.首先假设我们看了且熟悉了卡尔曼滤波的推导.其中最重要的一步:求K,方法是对协方差矩阵的迹求导,为什么,这就牵扯到了最大似然和最小二乘这两个估计方法.先看最大似然估计:这篇文章,浅显易懂.简言之,已...
线性回归之最小二乘法(Least Squares)推导
New life
08-30 1万+
假设 nnn 维空间变量点为 x⃗ =(x1,x2,⋯,xn)Tx→=(x1,x2,⋯,xn)T\vec{x}= (x_1, x_2, \cdots, x_n)^T , 并假设有 mmm 个这样的样本点 记为 x⃗&am
最小二乘法 来龙去脉
热门推荐
bitcarmanlee的博客
06-05 7万+
最小二乘是每个上过大学的同学都接触过的概念与知识点(当然可能纯文科的同学没接触过，但是一般纯文科的同学也不会看这篇文章好像)。最小二乘理论其实很简单，用途也很广泛。但是每次说到最小二乘，总感觉差了点什么似的，好像对于最小二乘的前世今生没有一个特别详细与系统的了解。so，本博主趁着周末的时间，赶紧给详细整理整理，力争把最小二乘是个什么鬼做一个特别详细的说明，争取让学英语学中文学历史学画画唱歌的同学都
最小二乘法的来龙去脉
m0_38014304的博客
11-21 482
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/51589143 最小二乘是每个上过大学的同学都接触过的概念与知识点(当然可能纯文科的同学没接触过，但是一般纯...
最小二乘法的SVD实现
qq_35752161的博客
08-01 3692
0.SLAM中SVD进行最小二乘的应用 在SLAM应用中，计算Homography Matrix，Fundamental Matrix，以及做三角化(Triangulation)时，都会用到最小二乘 1.背景 对一堆观测到的带噪声的数据进行最小二乘拟合 2.理论模型 3.优化目标 4.优化过程 5.工程实现 6.对齐次方程，利用S...
最小二乘法
屁屁岚
05-28 410
这篇文章讲的不错，最小二乘法原理+Matlab实现方法【案例2个】 MATLAB实现最小二乘法 这篇讲解的很详细 最小二乘法 来龙去脉
认识最小二乘法---对“用最小二乘法探求回归直线方程”的教学反思
jtop0的专栏
12-16 1万+
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.   认识最小二乘法 ——对“用最小二乘法探求回归直线方程”的教学反思 北京师
永磁同步电机转动惯量与阻尼系数辨识：带遗忘因子递推最小二乘法实战
2503_94141257的博客
12-10 759
带遗忘因子的递推最小二乘法，简单理解就是在传统递推最小二乘法的基础上，增加了一个遗忘因子。为啥要这么做呢？想象一下，如果电机运行过程中，外界环境或者电机自身状态发生了变化，我们希望算法能够更快速地适应这些新情况，遗忘因子就起到这个作用，它让算法对新数据赋予更高的权重，对旧数据逐渐“遗忘”。数学上，遗忘因子一般用 λ 表示，取值范围通常在 (0, 1] 之间。在递推计算过程中，通过对每一步的数据乘以遗忘因子，来调整新旧数据对结果的影响程度。
非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从牛顿迭代法到高斯-牛顿法 (IV)
Robotics_Notes
12-28 1830
本篇博客按照如下先后顺序回顾了, 高斯-牛顿法这一广泛应用于最小二乘问题求解的数值方法的来龙去脉- 牛顿迭代法解一元非线性方程;- 牛顿迭代法推广到高维形式;- 最小二乘问题的牛顿迭代法求解;- 由牛顿迭代法推出高斯-牛顿法;- 高斯-牛顿法的依据、优势、优化观点下的解读;- 最小二乘法历史与高斯的贡献.需要强调的是, 高斯-牛顿法的应用基于如下先决条件- 误差函数rir_iri​i12⋯mi12⋯m) 在包含最优参数x∗x∗。
详解广义线性模型的来龙去脉
跬步千里
01-27 2494
广义线性模型[generalize dlinear model]是线性模型的扩展，通过联结函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。其特点是不强行改变数据的自然度量，数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。 .
正态分布：从发现到AI基础
棣莫弗的工作为后来的拉普拉斯奠定了基础，拉普拉斯则进一步发展了最小二乘法，这是一种基于正态分布假设的参数估计方法，至今仍是数据分析中的核心工具。 最小二乘法在人工智能和机器学习中扮演着重要角色，它通过...
MATLAB实现的简易灰色预测模型代码介绍
通常使用最小二乘法估计模型中的参数，以得到灰色微分方程。 3. 模型检验：对于建立的模型需要进行模型精度检验，这通常包括残差检验、后验差检验和关联度检验等。 4. 预测和还原：根据灰色模型计算出的值通常是累...
原生JS表单美化插件，含input和select元素
01-10
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中，表单（Form）扮演着用户与网站之间沟通的关键角色，其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术，提供了多样化的API和函数来操作表单组件，诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化，并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件：在HTML语言中，<form>标签用于构建一个表单，该标签内部可以容纳多种表单组件，包括<input>（输入框）、<select>（下拉框）、<textarea>（多行文本输入区域）等。 2. 表单参数：诸如action（表单提交的地址）、method（表单提交的协议，为GET或POST）等属性，它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为：诸如onsubmit（表单提交时触发的动作）、onchange（表单元素值变更时触发的动作）等事件，能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制：通过设定input元素的CSS属性，例如border（边框）、background-color（背景色）、padding（内边距）、font-size（字体大小）等，能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性：提供预填的提示文字，以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成：借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术，可以在输入框中嵌入图标，从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能：通过设置multiple属性...
面试自我介绍，做好三个要点，让你的一分钟更精彩.doc
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