最小二乘法

最新推荐文章于 2025-04-20 14:06:40 发布
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采用“近似函数在各实验点的计算结果与实验结果的偏差平方和最小”的原则建立近似函数，这个原则称为最小二乘原理。

采用最小二乘原理建立原函数近似表达式的方法称为最小二乘法，或最小二乘曲线拟合法。 


拟合效果评价：

相关系数

相关指数

剩余标准差


http://wenku.baidu.com/view/a65970f9910ef12d2af9e7e7.html

最小二乘法简介
Java/Python大数据随笔
12-21 1587
勒让德在原文中提到：使误差平方和达到最小，在各方程的误差之间建立了一种平衡，从而防止了某一极端误差取得支配地位，而这有助于揭示系统的更接近真实的状态。可以是所有观测点到直线的距离和最小，也可以是所有观测点到直线预测点（真实值-理论值）的绝对值和最小，还可以是所有观测点到直线预测点（真实值-理论值）的平方和最小。类似的，如果模型有n个参数，我们只需要n组观测值即可求解。因此我们可以这样说，最小二乘法其实就是误差满足正态分布的极大似然估计，最小化平方误差本质上等同于在误差服从高斯分布的假设下的最大似然估计。
如何理解最小二乘法？
马同学
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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）
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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】
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最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现
乐乐lelele的博客
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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......
最小二乘法推导及求解
qq_43016560的博客
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本文主要简述了最小二乘法的定义、推导和求解，并通过python代码的方式展示了最小二乘法的矩阵求解方式。
线性代数之最小二乘法
欢迎来到这里，这是一个专注于游戏开发技术的博客。在这里，我们将深入探讨游戏引擎、图形渲染、人工智能、物理模拟等领域的最新技术和最佳实践。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，我们都希望为您提供有价值的见解和实用的技巧。
12-22 1431
最小二乘法是一种强大且广泛使用的工具，适用于数据拟合和参数估计。通过最小化误差平方和，最小二乘法帮助我们找到最佳的模型参数，从而实现数据分析和预测。最小二乘法的出现是科学测量和数据分析需求的产物，经过高斯的正式提出和后续统计学家的发展，逐渐成为一种重要的数学工具。它在多个领域的广泛应用，反映了其在数据拟合和参数估计中的有效性和重要性。最小二乘法主要解决数据拟合、参数估计、信号处理、预测等问题。它通过最小化误差平方和，帮助我们找到最佳的模型参数，从而实现对数据的有效分析和理解。
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