如何理解最小二乘法（19世纪的统计学就相当于18世纪的微积分对于数学的地位）

优快云 博客解析
最新推荐文章于 2024-01-07 02:07:18 发布
转载 最新推荐文章于 2024-01-07 02:07:18 发布 · 230 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ccnt_2012/article/details/81127117

本文解析了 优快云 上一篇关于算法标注的文章，详细介绍了算法标注工程师的工作流程和技巧，强调了在人工智能领域中算法标注的重要性。
关于李航《统计学习方法》中的知识点整理——最小二乘法
lvch0501的博客
08-26 1257
　　《统计学习方法》第11页在讨论过拟合与模型选择时给出了一个多项式函数拟合的例子， 　　对于给定的数据集 T={(x1,y1)、（x2,y2）···（xN,yN)}. 其中xi是输入的观测值，yi是输出的观测值。假设给定的数据由M次多项式函数生成，选择最有可能产生这些数据的M次多项式函数。 　　设M此多项式为：       　　其中x为单变量输入。 　　首先确定模型的复杂度，即确定多...
有趣的微积分历史——wsdchong
wsdchong的博客
09-06 3617
有趣的微积分历史 前言 听考研张宇老师的课，对其中的数学史特别感兴趣，于是记录其中的一部分。内容没有做考究，感兴趣的可以搜集文献考究。 以后有时间再校对、排版、补充一番。 按时间以及篇章内容顺序。 前半部分是听张宇老师课，回忆的一部分。 后半部分是看**《数理统计学简史》**写的零散摘要。 数学史好有意思。吃数学史的瓜。 牛顿、莱布尼兹、伯努利、洛必达的瓜 拉格朗日、柯西的瓜 卡尔.皮尔逊、费歇尔、student、爱根.皮尔逊、奈曼的两代人的恩怨情仇。（手动滑稽） 文章目录有趣的微积分历史前言微积分部分积分
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
统计学 简单的线性回归(Linear Regression) - 最小二乘法 (least square method)
YtdxYHZ的专栏
06-18 2万+
线性回归的作用: 当我们获得数据之后, 我们想要知道这些数据间元素的关系, 我们可以定义一个等式去描述这中关系. 这就是线性回归的作用. dependent variable: 就是要被预测的变量Independent variable: 就是用来预测的变量以下这个公式就是一个简单的线性回归的模型. beta 0 和 1 都是模型的变量epsilon 是随机变量, 作为error term.  (...
统计学习方法——最小二乘法及其具体实现
刘炫320的博客
03-21 7149
1. 引言 最小二乘法作为线性拟合常用的一种方法，被广泛应用于各种数据拟合的方法中。曾经在某软时，也遇到这题，今有幸弄清最小二乘法的原理和计算方法，特地分享出来，供大家查阅和指点。 本文主要内容如下： （1）介绍最小二乘法原理和相关知识 （2）介绍最小二乘法的计算方法 （3）使用Matlab进行最小二乘法的实现 2. 最小二乘法原理和相关知识 最小二乘法是线性拟合的一种常用方法，最早接触于高中时简...
最小二乘法
J_Boom的博客
02-04 7万+
前言 最小二乘法在统计学的地位不必多言。本文的目的是全面地讲解最小二乘法，打好机器学习的基础，后面的系列文章会继续讲解最小二乘的正则化。 至于非线性最小二乘和广义线性模型，如果以后有时间会进行整理。 核心思想 最小二乘法是勒让德( A. M. Legendre)于1805年在其著作《计算慧星轨道的新方法》中提出的。它的主要思想就是求解未知参数，使得理论值与观测值之差（即误差，或者说残差）的平方...
四川省眉山市 高二数学下学期期末考试试题 文(扫描版) 试题.doc
11-13
此文档是四川省眉山市高二（相当于中国的11年级）数学下学期期末考试试题，主要涵盖的内容包括选择题、填空题和解答题，涉及到的知识点广泛，主要包括： 1. **概率与统计**： - **频率分布表**：用于描述数据分布...
计算标准累积正态分布_神说要有正态分布，于是就有了正态分布。
weixin_39670511的博客
12-24 1259
「跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎搜索关注！」❝ 「神说，要有正态分布，就有了正态分布。」「神看正态分布是好的，就让随机误差服从了正态分布。」「— 创世纪—数理统计」 ❞「一个问题的出现」故事发生的时间是 18 世纪中到 19 世纪初。17、18 世纪是科学发展的黄金年代，微积分的发展和牛顿万有引力定律的建立，直接的推动了天文学和测地学的迅猛发展。这些天文学和测地学的问题，无...
【概率论与数理统计】简单梳理知识框架和概数史
wsdchong的博客
11-29 7783
【概率论与数理统计】简单梳理知识框架和概数史 前言 写一下概数的知识框架。看情况补充概率论的历史帮助理解概率论的应用。 快速写一下，立一个靶子，然后后期慢慢修饰勾勒。 知识框架参考《张宇30讲2021》、36讲、闭关修炼、《数理统计学简史》 本来想结合概数史的例子来讲概数的知识点的，但是目前还没好的思路来串通。 这篇文章也是热身，梳理一遍概率论与数理统计。 我对数理统计特别感兴趣。 大样本与小样本。 1857-1908以卡尔.皮尔逊为代表的旧统计学，处理大样本，如社会统计、生物统计，使用矩估计 190
什么是深度学习？45分钟理解深度神经网络和深度学习 刘利刚教授
liinux-Talk is cheap,show me the code.
01-16 2811
什么是深度学习？ -45分钟理解深度神经网络和深度学习 刘利刚 中国科学技术大学图形与几何计算实验室 http://staff.ustc.edu.cn/~lgliu 【绪言】 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和深度学习（Deep Learning, DL）非常火爆，在各个领域得到了广泛的应用。在笔者所从事的计算机图形学领域，也出现...
最小二乘法的优势：在实际应用中的显著性
最新发布
AI天才研究院
01-07 1018
1.背景介绍 最小二乘法(Least Squares)是一种常用的数据拟合方法，主要应用于线性回归、多项式回归、多元回归等方面。它的核心思想是通过最小化均方误差(Mean Squared Error, MSE)来找到一条最佳的拟合线。这种方法在实际应用中具有显著的优势，如高精度、广泛适用性和易于实现等。本文将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数...
什么是最小二乘法
qq_45402214的博客
06-18 1120
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 尺子材质不同，热胀冷缩不一样 测量的时候心情起伏不定 … 总之就是有误差，这种情况下，一般取平均值来作为线段的长度： 日常中就是这么
数值优化－最小二乘法（没有比这更好的了）
Night___Raid的博客
04-07 1508
最小二乘法 　　引子：如何求解一个无解方程组 的解 ( 是方程组的矩阵表现形式，A为矩阵，x为未知数) （例：对于 方程组 而言，它的系数矩阵为 ，未知数向量为 ，右侧则有向量 ，所以方程组用 矩阵表示为 ） 　　这个问题听起来很荒谬，实际上这种问题很常见而且必须要解决，所以当 无解时如何去求解这个方程组，也就是当b不在A的列空间时如何去求解？当A是长方矩阵时，即...
理解最小二乘法
qq_43018104的博客
07-15 130
https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81127117
半小时学习最小二乘法
小楼吹彻玉笙寒
04-20 4万+
这里是我的个人网站： https://endlesslethe.com/easy-to-learn-ols.html 有更多总结分享，最新更新也只会发布在我的个人网站上。排版也可能会更好看一点=v= 前言 最小二乘法在统计学的地位不必多言。本文的目的是全面地讲解最小二乘法，打好机器学习的基础，后面的系列文章会继续讲解最小二乘的正则化。 至于非线性最小二乘和广义线性模型，如果以后有时间...
最小二乘法的再认识
选好坑 挖好坑 才会结出好的果子
06-13 3258
一、最小二乘法与最小一乘法 1.什么时候用最小二乘法 在研究两个变量之间的关系时，可以用回归分析的方法进行分析。当确定了描述两个变量之间的回归模型后，就可以使用最小二乘法估计模型中的参数，进而建立经验方程. 例如，在现实世界中，这样的情形大量存在着：两个变量X和Y（比如身高和体重）彼此有一些依赖关系，由X可以部分地决定Y的值，但这种关系又是不确定的.人们常常借助统计学中的回归模型
如何理解最小二乘法？
热门推荐
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 ...
最小二乘法（Least square method）
Tonywu2018的博客
11-11 1万+
最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0 ，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。 首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。 目录 1、日用而不知 2、最小二乘法 3、推广 4、最小二乘法与正态分布 参考文献： 1、日用而不知 来看一个生活中的例子。比如说，有五把尺子： ...
最小二乘法与极大似然估计
Turn life into a dream, and then turn dreams into reality
01-09 9801
一：背景：当给出我们一些样本点，我们可以用一条直接对其进行拟合，如y= a0+a1x1+a2x2,公式中y是样本的标签，{x1,x2,x3}是特征，当我们给定特征的大小，让你预测标签，此时我们就需要事先知道参数{a1,a2}。而最小二乘法和最大似然估计就是根据一些给定样本(包括标签值)去对参数进行估计参数估计的方法>。一般用于线性回归中进行参数估计通过求导求极值得到参数进行拟合，当然也可以用牛
直观理解最小二乘法的精彩PPT解析
资源摘要信息:"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寻找数据的最佳函数匹配。最小二乘法广泛应用于统计学中，用于参数估计，回归分析，时间序列分析，数据拟合，以及其他需要寻找最佳函数匹配的...
评论
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
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