Huber Estimator

最新推荐文章于 2024-02-25 21:34:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43702920/article/details/107693044
本文介绍HuberEstimator，一种减少异常值影响的稳健统计方法。先通过最小二乘误差（MSE）求出初始权重W，再使用迭代加权最小二乘（IRLS）方法不断更新W，提升模型对异常值的鲁棒性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Huber Estimator

  • 减少异常值outliers影响, robust!
  • 先通过MSE求出W用做初始化
  • IRLS方法更新W
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robustfith函数-最小二乘估计-M估计-Robust regression
夜空
04-25 2万+
robustfit Robust regression（稳健回归） 语法 b=robustfit(X,y) b=robustfit(X,y,wfun,tune) b=robustfit(X,y,wfun,tune,const) [b,stats]=robustfit(...) 描述 b=robustfit(X,y)通过执行稳健回归来估计线性模型y=Xb，并返回一
VINS-Mono源码分析4— vins_estimator3(非线性优化)
yys2324826380的博客
04-06 845
VINS-Mono源码分析4— vins_estimator3
Huber稳健估计
10-16
鲁棒估计中的Huber估计，C#源码，仅供参考
M-estimator
开飞机的小毛驴儿
10-05 7726
在“Foreground Estimation Based on Linear Regression Model with Fused Sparsity on Outliers”这篇文献里，在介绍最小二乘对噪声不鲁棒的时候提到了一个新的东西叫做M-estimators，好像就是之前所说的M估计，在大学里老师好像提过这个东西，但如今我却不知道这究竟是个什么东东了！经网上查阅，把相关东西记录在此，“以
Python实现M-Estimators稳健线性回归模型(RLM算法)项目实战
张陈亚的博客
01-21 1591
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STAT | Sandwich Estimatorfor neuroimaging data
lazysnake666的博客
04-18 1793
1LMELME中的random effects经常用于解决longitudinal数据中intra-visit的相关。同时，在combat没有在imaging数据上普及之前，它也经常用于处...
如何在Python中实现Huber's M-Estimator、Tukey's Biweight和Andrews' Waved Estimator的权重参数设置，并应用于地区气温数据分析？
11-03
Huber's M-Estimator、Tukey's Biweight和Andrews' Waved Estimator是处理不同异常值情况下的有效方法。为了帮助你更好地理解和应用这些技术，我推荐你参考以下资源：《Python 3rd版M估计量实战指南：权重参数与气温...
在分析地区气温数据时，如何应用Huber's M-Estimator、Tukey's Biweight和Andrews' Waved Estimator这三种M估计量，并在Python中设置相应的权重参数？
11-03
Huber's M-Estimator、Tukey's Biweight和Andrews' Waved Estimator是三种不同的M估计量，它们能够通过调整权重参数来减少异常值的影响，从而提高估计的稳健性。在Python中应用这些估计量时，需要先了解其基本原理和...
用matlab编写文件中robust adaptive modified maximum likelihood estimator实现代码
最新发布
11-21
function beta_hat = ramml_estimator(X, y) % X: 输入变量矩阵 (n x p) % y: 响应变量向量 (n x 1) n = size(X, 1); p = size(X, 2); % 初始估计：使用最小二乘法 beta_init = inv(X' * X) * X' * y; ...
稳健估计方法
m0_51327832的博客
04-10 3480
最小二乘法得到的估计量为 1.Huber回归估计量为 其中，为预先给定的阈值。 由上式可以看出，在残差绝对值小于阈值时，仍然采用平方损失。在残差绝对值大于阈值时，认为该数据值为异常值，通过绝对值损失来降低对应数据点的权重。平方损失可以得到无偏估计，但对于异常值敏感，而绝对值损
线性回归，最小二乘，局部加权，岭回归，huberloss
(｡◕‿◕｡)
09-11 1066
这是一次统计学的作业 线性模型 今天我们所知道的回归是由达尔文（Charles Darwin）的表兄弟Francis Galton发明的。Galton 于1877年完成了第一次回归预测，目的是根据上一代豌豆种子（双亲）的尺寸来预测下一代豌 豆种子（孩子）的尺寸。Galton在大量对象上应用了回归分析，甚至包括人的身高。他注意到， 如果双亲的高度比平均高度高，他们的子女也倾向于比平均高度高，但尚...
m估计及其c++简单实现
xinxiangwangzhi_的博客
02-25 2050
m估计理论与实现
Huber robust error function
五仁月饼哭了的博客
11-29 4385
在统计学习角度，Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数，它相比均方误差来说，它对异常值不敏感。常常被用于分类问题上。 下面先给出Huber函数的定义： 这个函数对于小的a值误差函数是二次的，而对大的值误差函数是线性的。变量a表述residuals，用以描述观察值与预测值之差：，因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式： visua
Huber损失最小化学习法
止于至玄
04-01 1897
Huber regression In least square learning methods, we make use of ℓ2\ell_{2} loss to make sure that we get a suitable outcome. However, in the robust point of view, it is always better to make use of
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Rachel Zhang的专栏
04-11 3万+
M-estimators是一类广泛估计函数，定义为所给数据上的最小和函数。最小平方估计和极大似然估计都是M估计法。M估计法由鲁棒的数据作为运行保证。一般地，一个M-estimation定义为一个估计函数为0的情况。这个估计函数经常是一些统计函数。比如令一个由参数定义的极大似然函数为0，因此一个极大似然估计值往往是一个能量函数取得极值得点。在很多应用中，这样的M估计可以用于参数估计。 最小平方
迭代重加权最小二乘(IRLS)算法
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05-04 690
初学者应该如何学习Python？ 对于初学者来说，要做的就是专注于 Python 这一门语言，明确学习的重点，把握好学习节奏，由浅入深循序渐进地学习。根据本人多年的学习工作经验，把编程语言的学习分为以下 3 步，无论你是否有编程基础，都可以对照着来做。 多实践，积累代码量 任何一门编程语言，其囊括的知识面都是非常广泛的，从基本的变量赋值、条件循环、到文件操作、并发编程等。但是，千万不要等到把所有...
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1、基本概念线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系，因变量可通过自变量线性叠加而得到，即因变量和自变量之间可用如下方式表示。 y=w0+w1x1+w2x2+...+wnxny=w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n式中x1,...,xn{x_1,...,x_n}为自变量，w1,...,wn{w_1,...,w_n}为权重系数，w0w_0为偏置。 线性回归就是要解决如何利用样
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