最小二乘公式推导（步骤详细，一看就会）_Polaris_T的博客-优快云博客_最小二乘法公式

最新推荐文章于 2024-08-30 21:04:29 发布
转载 最新推荐文章于 2024-08-30 21:04:29 发布 · 1.2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45717425/article/details/120665970?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_aa&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTR
文章标签：

#抽象代数

博客聚焦于最小二乘公式推导，步骤详细易懂。最小二乘法在数据分析等信息技术领域有重要应用，通过此推导能更好理解其原理，助力相关技术的学习与运用。
最小二乘法推导及求解
qq_43016560的博客
06-01 1万+
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。
最小二乘法求回归直线方程的推导过程
热门推荐
MarsJohn的博客
02-07 13万+
在数据的统计分析中，数据之间即变量x与Y之间的相关性研究非常重要，通过在直角坐标系中做散点图的方式我们会发现很多统计数据近似一条直线，它们之间或者正相关或者负相关。虽然这些数据是离散的，不是连续的，我们无法得到一个确定的描述这种相关性的函数方程，但既然在直角坐标系中数据分布接近一条直线，那么我们就可以通过画直线的方式得到一个近似的描述这种关系的直线方程。当然，从前面的描述中不难看出，所有数据都分布
最小二乘公式推导（步骤详细，一看就会）
Polaris的博客
10-09 2万+
上网找了关于最小二乘公式的推导，发现有的文章写的过于简略，有的推导虽然步骤详细但是其中矩阵、向量啥的命名不按常理出牌（比如把元素都是观测量x的矩阵叫做A等等），亦或是行向量、列向量分不清楚。 古人曾云：“百闻之不如目见之，目见之不如足践之。”在综合看过几篇文章的推导过程之后，我自己写了一篇关于最小二乘公式的推导过程，有最基础的关于一次函数形式的结论推导，也有一般情况下矩阵形式的最小二乘公式推导。整个推导过程没有跳步，能详细说明的我都进行了描述，且矩阵、向量的命名均符合常识，不至于看着看着就思维混乱了。基本上
最小二乘法公式推导
最新发布
m0_70691330的博客
08-30 1762
对于式（1）的平方处理，可以将求最小的误差和转变成求极值的问题，而平方处理后，达到极值的条件不会改变，因此求出的最佳拟合系数a和b的值不变，因此，只需要对式（1）中的a和b分别求偏导，即可得到。在实际定位中，因为每个观测值受到的噪声干扰不一样，数据质量也不一样，所以要为每个方程设置权矩阵P，（最小二乘中使用的是权矩阵，卡尔曼滤波使用的是方差矩阵）如图所示，现有5组数据满足线性关系y=ax+b，想要得到该线性关系的最优系数，就要使这5个点到拟合直线的距离最小，也就是5个点到直线的总偏差最小，即使。
最小二乘法的详细推导过程-比之前见过的推导都简单！！！
12-21 7651
最小二乘法发展于天文学和大地测量学领域，科学家和数学家尝试为大航海探索时期的海洋航行挑战提供解决方案。准确描述天体的行为是船舰在大海洋上航行的关键，水手不能再依靠陆上目标导航作航行。来源：我是码农，转载请保留出处和链接！本文链接：http://www.54manong.com/?id=1203 (function() { var s = "_" + Ma...
ABAQUS基础材料库—POLARIS_MAT_BASE_V1.0.zip_ABAQUS_POLARIS_POLARIS_MAT
09-15
"ABAQUS基础材料库—POLARIS_MAT_BASE_V1.0.zip" 提供了一个名为 "POLARIS_MAT_BASE" 的材料库，这为用户在建立ABAQUS模型时提供了便利。该库特别针对Polaris材料模型进行了优化，适用于各种复杂工程问题的仿真。 ...
ABAQUS基础材料库_POLARIS_MAT_BASE_复制粘贴_POLARIS_ABAQUS_abaqus材料库_abaqu
09-29
ABAQUS是一款强大的非线性有限元分析软件，被广泛应用于结构、热流体、声学和耦合场分析等领域。在ABAQUS中，材料模型的定义是至关重要的，因为它直接影响模拟结果的准确性和可靠性。"POLARIS_MAT_BASE"文件是ABAQUS...
keys-request-key.rar_POLARIS
09-24
描述中的"Polaris-specific resource declaration"进一步确认了这一点，意味着文件内容是专门为Polaris平台设计和配置的资源。这可能包括配置文件、驱动程序、固件更新或安全设置等。 标签"polaris"巩固了我们的...
matlab分时代码-Polaris_Project:医疗机器人-和PolarisVega
05-21
这是一个基于NDI Polaris Vega传感器的项目 它是与2019年6月的DIAG Robo Lab的Marilena Vendittelli教授和Marco Ferro博士共同开发的。 该框架的项目代码位于alba文件夹中。 刚体的3D机械零件已在FreeCad Design软件...
ABAQUS材料库_POLARIS基础材料库.pdf
08-19
以上示例仅为部分钢材的属性展示，**POLARIS_MAT_BASE**材料库还包括了更广泛的材料种类和更详细的属性数据，为用户提供了一个便捷高效的选择工具。对于从事结构分析的专业人士来说，这样的材料库无疑极大地提高了...
最小二乘法-公式推导
weixin_34072458的博客
05-20 724
基本思想 求出这样一些未知参数使得样本点和拟合线的总误差（距离）最小 最直观的感受如下图（图引用自知乎某作者） 而这个误差（距离）可以直接相减，但是直接相减会有正有负，相互抵消了，所以就用差的平方 推导过程 1 写出拟合方程y=a+bxy=a+bx 2 现有样本(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x1,y1),(x2,y2)......
最小二乘法推导
花花公子
05-10 2万+
前言 普通最小二乘法（ordinary least squares,OLS）是线性回归预测问题中一个很重要的概念，在Introductory Econometrics A Modern Approach (Fourth Edition)第2章 简单回归模型 中，花了很详细的篇幅对此作出介绍。应聘数据挖掘岗位，就有考到对普通最小二乘法的推导证明。最小二乘法十分有用，例如可以用...
【原理】机器学习中的最小二乘法公式推导过程
dbat
06-30 1707
最小二乘法是基本的线性求解问题之一，本文介绍最小二乘法的原理，和最小二法求解公式的推导
最小二乘法推导过程
qq_43176116的博客
12-26 1342
超定方程组最优解（最小二乘解）推导 http://www.cnblogs.com/narjaja/p/9304472.html
最小二乘法推导及实现
weixin_46557333的博客
09-21 6352
最小二乘法推导
最小二乘法简明推导过程
weixin_42799444的博客
10-05 3260
最小二乘法推导 最小二乘法公式 J(θ)=1m∑i=1m(y(i)−hθ(x(i)))2J(\theta) = \frac1m\sum_{i=1}^m(y^{(i)} - h_{\theta}(x^{(i)}))^2J(θ)=m1​i=1∑m​(y(i)−hθ​(x(i)))2 证明 1.假设 设数据中未被考虑进来的特征和人为无法控制的噪声为ε\varepsilonε。 即 y(i)=θTx(i)...
一文让你彻底搞懂最小二乘法（超详细推导）
2401_85599406的博客
06-25 3047
1x_0=1x0​=1，于是上述方程可以用矩阵表示为：hXθh=Xθ其中，h\mathbf{h}h为mx1的向量, 代表模型的理论值，θ\thetaθ 为nx1的向量，XXX为mxn维的矩阵，mmm代表样本的个数,nnn代表样本的特征数，于是目标损失函数用矩阵表示为：Jθ∥h−Y∥2∥Xθ−Y∥2Xθ−YTXθ−YJ(θ)=∥h−Y∥2=∥Xθ−Y∥2=(Xθ−Y)T(Xθ−Y)其中Y\mathbf{Y}
最小二乘法求解步骤
小小逐月者的心得笔记
09-08 3万+
目标：线性回归问题，找到最佳参数使得损失函数最小 一、损失函数定义 线性方程：y=ax+by=ax+b y=ax+b 对于每个样本点 x(i)x(i) x^{(i)} ，其预测值为 y^(i)=ax(i)+by^(i)=ax(i)+b \hat y^{(i)}=ax^{(i)}+b 对于每个样本点 x(i)x(i) x^{(i)} ，其真实值为 y(i)y(i) y^{(i)} ...
线性回归最小二乘法计算步骤以及sklearn参数介绍
h2728677716的博客
03-30 4409
介绍 线性回归是特征与标签之间建立一个关系来描绘特征和标签之间的关系。 预测函数的本质就是我们构建的模型，而构造的函数核心就是找出模型的参数向量w 最小二乘法（解析解）求解W 通过已知的MSE损失函数，推导出来线性回归解析解求解公式 先将损失函数换一个写法（表达形式），写成线性代数的表达形式。 2. 对表达式进行推导 梯度：某个点上切线的斜率叫做梯度（对某个驻点求一阶导就是切线的斜率） （不管是全局最优解还是局部最优解，切线斜率为零的地方就是最优解） 那么我们就设置上式导函数
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