最小二乘法（least sqaure method）

最新推荐文章于 2022-03-08 00:17:28 发布
转载 最新推荐文章于 2022-03-08 00:17:28 发布 · 153 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38128785
文章标签：

#抽象代数

博客提及最小二乘法（least sqaure method），最小二乘法是信息技术领域用于数据拟合等的重要方法。
Matlab实现 最小二乘法( least square method ) - 单特征
Tiger_v的博客
05-15 2329
一、实现效果    二、源码%========= 最小二乘法( least square method ) - 单特征 ========== % 原理参考：http://www.cnblogs.com/softlin/p/5815531.html clear; close all; %=============== generate data ==================== x =...
【Scipy优化使用教程】四、有约束性非线性最小二乘法拟合问题(least_squares)
w_w_y的博客
02-26 3750
非线性拟合问题
基于MFC最小二乘法实现多段直线拟合
08-30
对一组数据应用最小二乘法实现分段直线拟合，程序算法参考《最小二乘法分段直线拟合》---谢友宝。工程为在csdn网友ssxiangwang提供的工程基础上改进，原工程只能拟合出一条直线，该文能够根据数据自适应计算拟合直线条数，拟合出直线。 工程使用vs2013编译，我用08实验，打开.dsw文件，可以打开工程，读取txt文档，然后将拟合后的直线绘制在坐标系中，下载后请阅读调试总结.txt.工程中含有实例txt. 谢谢ssxiangwang提供的基础。此工程如遇到错误，欢迎联系我，沟通解决问题。
基于MFC的最小二乘法的线性拟合软件的设计
07-05
基于MFC的最小二乘法的线性拟合软件的设计
基于MFC的最小二乘法线性拟合软件
03-05
在进行数值分析时，对于一个数据组应用最小二乘法进行线性拟合，是最基本也是最普遍的一种数值处理分析手段。 本文基于MFC框架，设计一种导入包含数据的txt文件，并自动使用最小二乘法进行线性拟合，计算出公式y=kx+b中的参数k和参数b，还有相关系数r，同时将数据点和拟合直线在二维坐标图中绘制出来。 文件中包含了示例。
最小二乘法 - least sqaure method
weixin_39354845的博客
03-08 2195
一、最小二乘法的提出 最小二乘法是从日本那边引过来的，在日本又叫最小平方法。基本就是炒这位马同学的解释，闻道有先后。
统计学习方法（三）1-least_sqaure_method
weixin_39490983的博客
07-22 348
目录 1、最小二乘法拟合曲线 2、正则化 3、简单交叉验证 4、样条插值 1、最小二乘法拟合曲线 [第一章] 最小二乘法 根据高斯-马尔科夫定理,在线性回归模型( y=βx+εy = \beta x+\varepsilony=βx+ε )中，如果误差 ε\varepsilonε 满足零均值、等方差、互不相关，则最小二乘法估计的回归系数 β^\hat \betaβ^​ 满足最佳线性无偏估计，即方差最...
c++ 三次多项式拟合_最小二乘法多项式曲线拟合数学原理及其C++实现
weixin_39529903的博客
11-20 4056
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布0 前言自动驾驶开发中经常涉及到多项式曲线拟合，本文详细描述了使用最小二乘法进行多项式曲线拟合的数学原理，通过样本集构造范德蒙德矩阵，将一元 N 次多项式非线性回归问题转化为 N 元一次线性回归问题，并基于线性代数 C++ 模板库——Eigen 进行了实现，最后，比较了几种实现方法在求解速度与求解精度上的差异。1 最小二乘法概述最小二乘法（Lea...
最小二乘法多项式曲线拟合数学原理及其C++实现
ShiPeng
01-12 3582
目录0 前言1 最小二乘法概述2 最小二乘法求解多项式曲线系数向量的数学推导2.1 代数法2.2 矩阵法3 代码实现4 总结参考 0 前言 自动驾驶开发中经常涉及到多项式曲线拟合，本文详细描述了使用最小二乘法进行多项式曲线拟合的数学原理，通过样本集构造范德蒙德矩阵，将一元 N 次多项式非线性回归问题转化为 N 元一次线性回归问题，并基于线性代数 C++ 模板库——Eigen 进行了实现，最后，比较了几种实现方法在求解速度与求解精度上的差异。 1 最小二乘法概述 最小二乘法（Least Square Meth
趋势预测方法（一） 多项式拟合(最小二乘法)_函数拟合
aaakirito的博客
05-17 1万+
多项式拟合(最小二乘法) a基本原理： b拟合函数原理： c方法优缺点： 优点： 思想简单，实现容易。建模迅速，对于小数据量、简单的关系很有效。 解决回归问题，拥有很好的解释性。 是很多非线性模型的基础。 缺点： 对于非线性数据或者数据特征间具有相关性多项式回归难以建模。 当样本特征n非常大的时候会变的很耗时，难以很好的表达复杂的数据。 需要做预测的话需要数据大致满足多项式函数。 d算法入口： 该方法主要用到的函数是n..
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(least square method)的直观认识
nick7246的专栏
10-06 2万+
背景 关于最小二乘法(LSM,least square method)网上有很多讲解，但是看起来难免有些晦涩，很多也说不清楚看得莫名其妙，最近机器学习programming作业需要实现5种不同的回归的方法，其中最基础的就是LSM，所以不如趁这个机会讨论下如何直观的认识它的本质。本文主要关注点是最小二乘法的矩阵形式推导和几何的直观理解(可能会有很多不太严谨的地方，欢迎斧正)。 正文 在
C++最小二乘法拟合-（线性拟合和多项式拟合）
crkres9527
01-15 1万+
在进行曲线拟合时用的最多的是最小二乘法，其中以一元函数（线性）和多元函数（多项式）居多，下面这个类专门用于进行多项式拟合，可以根据用户输入的阶次进行多项式拟合，算法来自于网上，和GSL的拟合算法对比过，没有问题。此类在拟合完后还能计算拟合之后的误差：SSE(剩余平方和)，SSR(回归平方和)，RMSE(均方根误差)，R-square(确定系数)。 1.fit类的实现 先看看
VC中实现最小二乘法 直线拟合 Y=a0+a1X 以及 Y=aX
编码无悔
07-06 5886
用最小二乘法做直线拟合真的是非常简单，我随便写了一下并经过测试，需要使用的朋友随便改几个地方（例如变量名等）就可以用在自己的应用程序中了。在这里给出拟合直线Y=a0+a1X 以及Y=aX的例子。我写了一个曲线拟合的类，这个其实就是其中的一部分。目前这个类可以拟合如下几种曲线：Y=aX，Y=aX+b，Y=aX^2+bX，Y=X^a+bX，Y=alnX+b，Y=aX^b，Y=aX^2+bX+c。
一元线性回归模型与最小二乘法及其C++实现
热门推荐
Liam Q的专栏
12-02 6万+
监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线
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