平方和第14页

普通最小二乘法推导

假设条件的数学表示对于残差项代入(i),(ii)选择估计量解决上述方程的样本问题上一式等价于,则,代回上式,得:调整后,因此,只要有,估计的斜率为由此,也可以求OLS回归线使用估计的斜率参数和截距参数,构建残差的平方和

凉风起天末_·2023-02-05 03:40

协方差、协方差矩阵的数学概念及算法计算

方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值：协方差（Covariance）是度量两个变量的变动的同步程度，也就是度量两个变量线性相关性程度。如果

Smile_未来可期·2023-02-05 01:50

最小二乘法

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使得数据与实际数据之间误差的平方和为最小。2，最小二乘法目的[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建

SIATdog·2023-02-05 01:18

数据分析面试题汇总

原理：L1正则是基于L1范数和项，即参数的绝对值和参数的积项；L2正则是基于L2范数，即在目标函数后面加上参数的平方和与参数

@BangBang·2023-02-04 16:48

机器学习实战教程（四）：从特征分解到协方差矩阵：详细剖析和实现PCA算法

方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值：标准差标准差是数值分散的测量。标准差的符号是σ（希腊语字母西格马，英语sigma）公式很简单：方差的平方根。

liaomin416100569·2023-02-04 15:03

机器学习之最小二乘法完成一元线性回归【内附Python实现】

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#利用最小二乘法定义损失函数,w与b是预测函数的未知参数,ponits是坐标信息defcompute_cost(w,b,points):#实际值与估计值之差的平方和

Infinity_and_beyond·2023-02-04 13:23

机器学习之最小二乘法

文章目录一、最小二乘法理解：二、公式推导三、最小二乘法局限性四、最小二乘法与极大似然法的比较五、最小二乘法与梯度下降法异同一、最小二乘法理解：1.定义先从最小二乘的名字来看，所谓最小二乘，其实也可以叫做最小平方和

QxwOnly·2023-02-04 13:48

【机器学习算法】最小二乘法（Least Square Method)

最小二乘法（LeastSquareMethod)1.简介原理：最小误差平方和应用：做插值时可用，即求未知数据，并且使得这些数据与实际数据的平方和最小。曲线拟合。最小化能量/最大化熵解决优化问题。

我不吃海鲜·2023-02-04 13:45

机器学习系列之最小二乘法

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。在机器学习中，还可以使用最小二乘法来进行曲线拟合。

leo_fengj·2023-02-04 13:42

最小二乘法多项式曲线拟合原理与实现（数学公式详细推导，代码方面详细注释）

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。

一碗竹叶青吧·2023-02-04 13:12

各类分布以及检验方法

各类分布以及检验方法基础概念三种分布三种检验分布拟合分布检验基础概念1、标准差：三种分布1、卡方分布若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，…,ξn，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量

living_xie·2023-02-04 00:51

蓝桥杯训练第七天打卡

文章目录题目：统计平方和三元组的数目题解：想法：题目：统计平方和三元组的数目一个平方和三元组(a,b,c)指的是满足a2+b2=c2的整数三元组a，b和c。

烟雨离觞～·2023-02-03 23:56

3. Linear Regression

简单线性回归简单线性回归形式：Y=β0+β1X1Y=\beta_0+\beta_1X_1Y=β0+β1X1估计系数残差：ei=yi−y^ie_{i}=y_{i}-\hat{y}_{i}ei=yi−y^i残差平方和

weixin_47891244·2023-02-03 17:09

L1，L2,L3范数

设向量x=(x~1~,x~2~,······,x~n~)，则Frobenius范数(F-范数)一种矩阵范数,即矩阵中每项数的平方和的开方值（开根号）假设A矩阵为则Frobenius范数(F-范数)

阿维的博客日记·2023-02-03 09:20

罗德里格旋转公式——旋转轴的解法之一

发现历程和定义编辑在向量旋转公式发现以前，瑞士数学家列昂哈德·欧拉(LeonhardEuler(1707-1783))为了证明四平方和定

众里寻他千百度_蓦然回首堆码中·2023-02-02 09:24

第六章机器学习技巧——参数的更新&权重的初始值&Batch Normalization&正则化&超参数的验证

随机梯度下降法）（2）Momentumv对应物理上的速度，表示了物体在梯度方向上受力，在这个力的作用下，物体的速度增加（3）AdaGradAdaGrad会为参数的每个元素适当的调整学习率h保存了以前的所有梯度值的平方和

桃桃tao·2023-02-02 08:53

数学日记

在上课的时候，我奇怪的问老师，老师圆的平方和圆的周长都是怎么求的呢？老师不慌不忙地告诉我，圆是一个神奇的图形，他和其他的图形不一样，它没有边长，因为它的边长，就是一根线。

航航_5ca4·2023-02-01 13:30

为什么用标准差而不是平均差来反映数据的离散程度？

高中时初接触统计学时学到之所以使用image这个先平方和后开方的公式就是为了防止离差相加后的正负相消，当时就很疑惑为什么不能直接使用绝对值来计算。

夏天的技术博客·2023-02-01 13:21

TensorFlow 中的 LRNOp

TensorFlow中的LRNOp与Caffe的差异：直接使用平方和而不是像论文中一样使用平方和的均值，因此算子的推荐参数有所不同；仅支持NHWC格式的输入；CPU后端除框架源码外还会调用MKL；GPU

图波列夫·2023-02-01 12:53

分类算法

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidelayer)和输出层(

Star先生·2023-02-01 09:27

L1和L2正则化的区别及优缺点

L1范数假设参数服从拉普拉斯分布，是不完全可微，因此趋向于选择少量的特征，而其他特征都是0使用L1可以得到稀疏的权值L2正则化L2正则化是模型各个参数的平方和开方值。

qq_38603174·2023-02-01 08:59

统计原理一回归分析

2）建立回归方程模型：用最小二乘估计，当sse即离差平方和达到最小的时候确定的自变量系数。3）相关性分析一个实际案例：父母的身高是否影响子女的身高？（联系：预估分的高低是否影响考试成绩？）

silent_eyes_77·2023-02-01 06:37

神奇的勾股数

那么我们先回顾一下勾股定理，勾股定理就是，在一个直角三角形中，两边直角的平方和，也就等于斜边的平方。那么如果要了好远表示的话就是，直角三角形三边长a，b，c。

张佳茵·2023-01-31 03:17

乘法逆元 +数论分块 +平方和公式

年后准备学习啦，开学还得准备考试。乘法逆元：因为涉及到除法，所以取余这个操作就错误。所以如果我们要求（a/b)%mod，我们可以假设(a/b)%mod=a*c%mod那么c就是b的逆元。怎么求逆元呢，其实有很多方法，这里我先学习了两种比较常用的方法。逆元的定义给定正整数a，p，如果有，且a与p互质，则称x的最小正整数解为a模p的逆元。方法一：拓展欧几里得算法不要求模p为质数，所以我一般会用这种方法

Star_.·2023-01-31 01:37

模型评估（误差平方和(SSE The sum of squares due to error)）

1误差平方和(SSEThesumofsquaresduetoerror)：¶举例:(下图中数据-0.2,0.4,-0.8,1.3,-0.7,均为真实值和预测值的差)在k-means中的应用:公式各部分内容

AI耽误的大厨·2023-01-30 22:51

探索勾股数组

我们都知道，勾股定理是：在一个直角三角形中，两只角边的平方和等于斜边的平方，用符号语言表示就是：在▲ABC中，∠C＝90°a²+b²＝c²。

昊杰·2023-01-30 17:05

气象 Python 训练营 ② 基础应用关卡 2：NumPy 数组基础

对两者相同位置上的每个元素分别求平方和，然后保存到另一个（10000000，）的数组中。计算这个数组中小于1的数组的个数，并将其除以10000000，再乘以400。这个值取整后是多少？

Jiu'·2023-01-30 16:50

FRM数量分析

explainatoryvariable因变量：dependentvariable/explainedvariablePopulationregressionmodel：Populationregressionline：OLS：残差的平方和最小

Agoni_1f59·2023-01-30 03:24

BP神经网络的结构

它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型

vili_sky·2023-01-29 17:56

最小二乘法实现数据拟合

这种要求误差平方和最小的拟合称为曲线拟合的最小二乘法。(一)线性最小二乘拟合根据线性最小二

ivysister·2023-01-29 14:13

均方误差、均方根误差

均方误差该指标计算的是拟合数据和原始数据对应样本点的误差的平方和的均值，其值越小说明拟合效果越好metrics.mean_squared_error(y_true,y_pred,sample_weight

Idie_·2023-01-29 12:39

想到一个几何上求自然数幂次和的方法

其实将求和式换一个表达方式就可以了，以二维为例子，平方和等价于面积求和，那么把左上角的小块堆叠在一起，依次往外数圈圈，每扩大一圈就减少一个堆叠小块数。然后一圈一圈加起来就可以了。

抄书侠·2023-01-28 16:40

<科普>数学

所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。

斯特凡1899·2023-01-28 14:49

多维欧氏距离余弦相似度余弦距离向量求模（范数）计算 pytorch实现

weixin_41811314/article/details/121786787向量、张量求模其实就是求范数，网上一搜求范数，全都是博文，一说求模，就搜不到了，所以数学中的这些专业名词得注意啊所有元素平方和的平方根

这个人很懒，还没有设置昵称...·2023-01-28 09:39

MSE与MAE

均方误差均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和，公式如图。

Yunpeng1119·2023-01-28 09:38

【Python】求矩阵的模长及单位向量

求矩阵的模长可以使用np.linalg.norm函数，默认是求二范数，也就是Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方。

kunsir_·2023-01-28 09:04

Fermi黄金规则

或者更一般的，转化率是振幅(amplitude，即矩阵元)的平方和相空间(phasespace)的乘积。衰变的黄金规则对于一个会衰变的粒子，衰变率(decay

蓝色樱花雨谭小英·2023-01-27 16:14

聚类算法KMeans

文章目录前言一、KMeans1.1KMeans是如何工作的1.2簇内误差平方和1.3KMeans算法的时间复杂度二、sklearn.cluster.KMeans2.1重要参数n_clusters2.1.1

功夫大笨鲨·2023-01-27 08:22

正则化项

L0让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多难以收敛L1让所有的权重w更有稀疏性，即w=0的数量尽量多，会学习地去掉这些没有信息的特征，也就是把这些特征对应的权重置为0L2L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根

hello风一样的男子·2023-01-27 02:39

机器学习——逻辑回归代价函数

之前所说的线性回归的代价函数如下所示：如下图，当我们用Cost(hθ(X),Y)来表示平方和之后，逻辑回归的代价函数就成了：因为逻辑回归的假设函数为Sigmoid函数：使得J(θ)不再像像线性回归中是凸函数

BioLearner·2023-01-26 23:48

数学建模学习笔记（10）：岭回归和Lasso回归

岭回归的惩罚项是回归系数的平方和；Lasso回归的惩罚项是回归系数的绝对值的和。其他作用：都可以对模型进行一定程度的简化，避免模型过于复杂。传统回归模型的四个假定：线性假定：

北岛寒沫·2023-01-26 23:15

多样性可以提升群体的预测能力

多样性可以提升群体的预测能力，因为如果有多人个进行预测，那每个人的平方差是不一样的，有的大一些，有的小一些，加入正确的预测结果是5，那多个人的预测分别是1，3，5，7，9的话，整个的群体预测平方和是：(

爱写作的harry·2023-01-26 23:07

MATLAB最小二乘法

最小二乘法：8组数据，构成8个线性方程，对应有8个误差，定义误差函数为ee=(■(e_1&e_2&e_3&⋯&e_8))^Τ其中e_i为每一组数据的误差平方和，即：e_i=(y_i-¯y_i)^2定义总误差函数为

CDUT-yanggeng·2023-01-26 16:41

深度学习笔记（1）（CNN）

均方误差meansquareerror（MSE）：MSE表示了预测值与目标值之间差值的平方和然后求平均。每个样本的平均平方损失。MSE的计算方法是平方损失除以样本数。

来自新世界、·2023-01-26 12:46

SICP练习题1.3

练习1.3定义一个过程，它以三个数为参数，返回其中较大的两个数的平方和。(中文版的sicp翻译错误，不是求和，而是求平方和)先定义两个通用过程，用于计算2个数的平方和。

NB阿卡·2023-01-26 12:55

ZF预编码，R-ZF预编码，脏纸预编码（DPC预编码）

ZF预编码可以理解为把user自身因为多天线空间信道传输而产生的在同时同频的自干扰消掉(但没有考虑消去高斯分布的noise)，从而最小化了真实信号和估计的误差平方和，而从统计来看就是Maximizelikelihood

中杯冰美式·2023-01-26 01:36

Principal Component Analysis(PCA)主成分分析

PCA的原理图：本质是为了样本点到其低维投影点的距离平方和最小，等价于求方差最大的几个方向，即为

代码小白y·2023-01-24 11:21

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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。

秦尧·2023-01-23 21:44

通过两组匹配好的3D点，计算相对位姿变换

通过两组匹配好的3D点，计算相对位姿变换采用的方法为ICP，求解方式分为两种：SVD或者非线性优化方法本文采用SVD的方法求解构建最小二乘的代价函数，求得使误差平方和达到最小的Rt首先定义两组点的质心代入代价函数上面三项中最后一项求和为零

三维重建及点云·2023-01-20 17:15

吴恩达机器学习笔记多元梯度下降法

与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，多变量线性回归的批量梯度下降算法为注意多个变量的变化也是要同时计算更新。

桃木————·2023-01-20 15:23

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