最小二乘法（OSL）

主成分分析（最小二乘法回归，主成分回归模型）代码分享

clc,clearloadexample_1.txt%数据要求：前几列为自变量，最后一列为因变量data=example_1;[m,n]=size(data);num=3;%选取的主成分的个数mu=mean(data);sigma=std(data);%标准差%z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况%标准化的新数据=（原数据-均值）/标准差
学习不好的电气仔·2023-02-06 22:29

线性代数及其应用 | 第六章 正交性和最小二乘法

第一章线性代数中的线性方程组第六章正交性和最小二乘法1.1线性方程组系数矩阵；增广矩阵对增广矩阵的行初等变换行等价：两个矩阵是行等价的，若其中一个矩阵可以经一系列行初等变换成另一个矩阵。
暴走的二萌·2023-02-06 17:35

数据挖掘复习

输出是有限个离散值准确率：分类器正确分类与样本总数之比精确率：TP/TP+FP召回率：TP/TP+FN标注问题输入观测序列，输出标记序列或状态序列回归问题预测输入变量和输出变量之间的关系最常用的损失函数是平方损失函数，用最小二乘法求解第二章
Jason 20·2023-02-05 18:57

回归——岭回归

1、作用岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法
路Lu727·2023-02-05 14:33

线性模型（线性回归、Logistics回归、LDA）

线性回归1、单一属性线性回归单一属性的线性回归目标：最小二乘法2、多元线性回归3、线性模型的特点形式简单、易于建模，可解释性强，是非线性模型的基础。对异常点鲁棒性差。
夕述·2023-02-05 13:20

最小二乘法

1、概述最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差（真实目标对象与拟合目标对象的差）的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
THE@JOKER·2023-02-05 09:32

【机器学习】线性回归与代价函数

上一章——监督学习与无监督学习文章目录模型描述线性回归最小二乘法代价函数与假设函数模型描述回到上一章的第一个例子，依旧是卖房子所有的数据点都拥有Price和Size两个属性/特征,我们根据它的属性制作了一个数据表我们将上面这些数据的集合称之为数据集
milu_ELK·2023-02-05 09:59

最佳的最小二乘解

问题引入  最小二乘法最常见于曲线拟合的问题。
小裘HUST·2023-02-05 09:20

普通最小二乘法推导

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,并使其尽量小(最小二乘法的由来
凉风起天末_·2023-02-05 03:40

最小二乘法

title:最小二乘法date:2021-08-3013:23:20tags:pythonmachinelearning1，什么是最小二乘法最小二乘法（leastsquaresmethod），又称最小平方法
SIATdog·2023-02-05 01:18

python ransac_RANSAC——(RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致)）

它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数,可以改善最小二乘法在有异常数据时拟合的缺陷。它是一种不确定的算法—
weixin_39695374·2023-02-04 14:49

【点云处理技术之PCL】随机采样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）

文章目录1.RANSAC介绍2.RANSAC与最小二乘法3.RANSAC思路流程4.代码举例1.RANSAC介绍应用范围：曲线拟合、地面拟合、图像拼接。
非晚非晚·2023-02-04 14:07

机器学习之最小二乘法完成一元线性回归【内附Python实现】

最小二乘法代码实现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
Infinity_and_beyond·2023-02-04 13:23

拟合算法之最小二乘法

拟合算法与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是追求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准测下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合最好（最小化损失函数）。插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有的样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式的次数过高，会造成龙格现象。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象，但是更多时候我们更要倾向于得到一个确定的曲线，尽管这条曲线不能经
丰丰小白·2023-02-04 13:48

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

学习笔记：机器学习之最小二乘法

1.引入最小二乘法，也叫最小平方法，它是一种可以用于拟合直线和曲线的常用方法。对于简单的回归直线问题，如何根据已知的坐标得到最为准确的拟合直线？如何定义出这个“最为准确”？最小二乘法给出了答案。
萌龙如我们·2023-02-04 13:47

机器学习之用Python实现最小二乘法预测房价

使用最小二乘法进行房价预测：给定训练样本集合如下：求解：当房屋面积为55平方时，租赁价格是多少？给出代码与运行结果图。
南蓬幽·2023-02-04 13:47

【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

机器学习算法---最小二乘法&&正规方程

转载请注明出处引题在Ng机器学习课程上介绍了除梯度下降求最优值的另外一种方法“正规方程”，但是Ng没有给出具体的推导过程。于是，参考多方资料并结合自己的理解，现给出三种方法的推导。引用：《矩阵分析引论》、《数理统计与多元统计》、《机器学习》先验知识充能线性方程组无解线性方程组分为齐次线性方程组和非齐次线性方程组，前者方程组等式的右边全为0的方程组，后者方程组等式的右边不为0的方程组。如果找不到一组
西南交一枝花·2023-02-04 13:44

机器学习系列之最小二乘法

最小二乘法最小二乘法，又称最小平方法，是机器学习中基础的算法之一，它是一种优化算法，通过最小化误差的平方来寻找数据的最佳函数匹配。
leo_fengj·2023-02-04 13:42

机器学习算法 | 最小二乘法

目录一、矩阵的基础知识点二、矩阵的求导三、投影矩阵四、最小二乘法五、应用（糖尿病数据集）一、矩阵的基础知识点1.矩阵与向量矩阵n*n例如：3x2（rowxcolumn)其中：=1向量n*1例如：nx1其中
w25429696·2023-02-04 13:09

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）

最小二乘法概念：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。
一碗竹叶青吧·2023-02-04 13:12

最小二乘法——高斯-马尔可夫定理的证明，无偏估计、求系数的方差

目录前言相关证明无偏估计系数的标准差及P值高斯-马尔可夫定理的优点同局限性前言最小二乘法(leastsquares)是我们很早就接触过的一类系数求解方法，是广义线性回归的特殊情形——即一元线性回归。
longwilll·2023-02-04 10:35

3. Linear Regression

}-\hat{y}_{i}ei=yi−y^i残差平方和（residualsumofsquaresRSS）RSS=∑i=1nei2RSS=\sum_{i=1}^{n}e_i^2RSS=∑i=1nei2用最小二乘法
weixin_47891244·2023-02-03 17:09

欠定方程与超定方程

比较常用的方法是最小二乘法
阿铁军·2023-02-03 09:15

简单线性回归及最小二乘法

简单线性回归：简单线性回归及最小二乘法的数据推导1、简单线性回归是属于回归(regression)，即label为连续数值型(continuousnumericalvariable)，所谓简单，是指只有一个样本特征
青月数据·2023-02-03 07:59

简单线性回归 解析解 最小二乘法

  这里所说的简单线性是指一元线性回归，即特征个数为1，样本个数为n个。符号表示中y^i\haty_iy^i表示的是对第i个样本的预测值。所以损失函数为：    L(w,b)=∑i=1n12(yi−y^i)2=∑i=1n12((wTxi+b)−yi)2=12(xw−y)T(xw−y)\largeL(\pmbw,b)=\sum\limits_{i=1}^n\frac12(y_i-\haty_i)^2
♡来年秋风起♡·2023-02-03 07:50

SLAM　前端匹配算法　IMLS-ICP

基本思想IMLS(ImplictMovingLeastSquare)Implict实际的意思就是隐式的构建曲面，Moving指的是随匹配点在参考系点云上进行窗口式的滑动，LeastSquare指的是利用最小二乘法来对曲面进行拟合可以分为两步
你好哇zzz·2023-02-02 23:39

Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。
·2023-02-02 22:43

随机采样一致 RANSNC算法

参考博客PCL笔记九：采样一致性最小二乘法和随机抽样一致性随机抽样一致算法（RandomSampleConsensus,RANSAC）定义采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。
海边拾贝的羊·2023-02-02 17:56

30奇异值分解

示意如下图二、奇异值分解SVD三、学习感悟SVD很重要，与最小二乘法也有一定的联系。这部分内容主要是将之前学习的内容进行应用与联系。其实SVD的用处远不止我们介绍的这些而已。
守树人·2023-02-02 11:44

【数学建模笔记】【第四讲（1）】拟合算法之最小二乘算法及其MATLAB实现

拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）最小二乘法拟合算法及其MATLAB实现1.最小二乘法的几何解释：2.为什么不用四次方
兜兜里有好多糖·2023-02-02 10:33

最小二乘法 C语言版

#include#include#defineX50#defineY50floatx[X],y[Y];intn;//输入的数据总组数即坐标的总个数voidinit();//初始化并输入相关数据voidconfrim();//确认输入的数据voiddeal(intselect);//根据输入的坐标点计算出拟合曲线voidmodify();//用于修改输错的相应坐标这样可以避免一些数据重新输入intm
清都散闲客·2023-02-01 11:48

SPSS----加权回归分析你了解多少（随笔笔记）

spss统计分析书中这样写到：在线性回归模型中，有一个同方差性假设，就是要求所有观测对回归模型的变异具有相同的贡献，以此为基础的回归方法称之为普通最小二乘法(OLS)。
PY_smallH·2023-02-01 11:41

数学建模最小二乘法拟合_数学建模学习笔记(二)

五、插值与拟合插值和拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似，但插值和拟合的近似要求不同，注意区分。插值：在平面上给定一组离散点列满足函数，要求一条近似曲线来替代目标函数，且近似曲线需经过所有已知数据点。拟合：已知有限个离散数据点，求近似函数，但不要求过所有已知数据点，只要求在某种意义上满足在这些数据点上的总偏差最小。左插值；右拟合(图源:拟合与插值的区别？-yang元祐的回答-知乎)5.1插值
weixin_39633165·2023-02-01 09:31

应用多元统计分析第四章基于最小二乘估计线性回归分析python代码

题目如下：最小二乘法估计参数，代码如下：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearnimportlinear_modeldefstdError_func
西门cn·2023-01-31 10:51

2023美赛数学建模思路 - 案例：线性回归

美国大学生数学建模)思路解析2023美赛ABCDEF赛题思路解析：https://blog.csdn.net/dc_sinor/article/details/128779911内容简介符号说明一、线性回归（最小二乘法及其几何意义
建模君A·2023-01-31 09:07

【千峰】网络安全学习笔记

目录一OSITCP，IP协议簇1.分层模型（1）分层思想（2）OSL参考模型（3）TCP/IP（五层）协议簇2.数据传输过程OSI模型vsTCP/IP模型二物理层（physciallayer）1.网线/
chenjyboke·2023-01-31 07:59

轮廓曲率计算（附python代码）

另外关于最小二乘法，可以参考链接最小二乘法的本质还有一些简单的计算曲率的方案，比如“直接利用曲率的计算公式”，或者是“通过
HarryXxc·2023-01-31 07:24

机器学习之线性回归（python）

目录一、基本概念二、概念的数学形式表达三、确定w和b1.读取或输入数据2.归一化、标准化2.1均值2.2归一化2.3标准化3.求解w和b1.直接解方程2.最小二乘法（leastsquaremethod）
洋洋菜鸟·2023-01-30 17:45

正交最小二乘法求解NARMAX

原论文像是一篇综合描述性论文，描述正交最小二乘法及其相关应用，有不少算法细节。正交最小二乘法用来解决NARMAX模型（non-linearautoregressivemovingavera
AI强仔·2023-01-30 11:24

线性最小二乘法原理推导

给定多组特征值与其对应的观测量情况下，求解系数A使式1值最小。f(x)=∑j=0n−1ajxj(0)f(x)=\sum_{j=0}^{n-1}a_jx^{j}\tag0f(x)=j=0∑n−1ajxj(0)ELS=∑i∣∑j=0n−1ajxij−yi∣2=∑i∣Axi−yi∣2=∥XA−Y∥2(1)E_{LS}=\sum_{i}|\sum_{j=0}^{n-1}a_jx_i^{j}-y_i|^{2
这是个坑啊！·2023-01-30 10:15

系统辨识（六）：最小二乘法的修正算法

最小二乘法的修正算法主要包括：广义最小二乘法（GeneralizedLeastSquaresMethod，简称GLS）辅助变量法（InstrumentalVariableMethod，简称IV）扩充最小二乘法
HX_2022·2023-01-30 10:10

16投影矩阵和最小二乘法

投影矩阵和最小二乘法投影矩阵**投影矩阵P与向量b相乘将会把投影到的列空间A中。**那么现在我们来考虑两个极端的例子，这两个极端的例子将会加深我们对投影矩阵的理解。
守树人·2023-01-30 10:10

几种最小二乘法及python代码：ELS、TLS、RLS

1.ARMAX模型下面各章节，我就是使用上面公式的符号，其中y是输出，u是输入，e是噪声。有m个输出y，r个输入u。进一步精简为：Y=Pθ+E其中：Y为要预测的部分，P为已知数据（包括y的t-1前数据，u的t-1前数据等），E是噪声。参见：1)线性模型：AR、MA、ARMA、ARMAX、ARX、ARARMAX、OE、BJ等：https://blog.csdn.net/zephyr_wang/art
AI强仔·2023-01-30 10:06

清风数学建模代码笔记1（正课

插值算法埃尔米特插值分段三次埃尔米特插值：y_hat=pchip(x,y,x_hat)【matlab】三次样条插值y_hat=spline(x,y,x_hat)【matlab】4.拟合（minloss）matlab线性最小二乘法求解
笑一个吧U·2023-01-29 20:09

《统计学习方法》-李航、《机器学习-西瓜书》-周志华总结+Python代码连载（二）--线性模型（Linear model）

基本使用最小二乘法和梯度下降。最小二乘法：最小化均方差函数（本连载一中有相关解释）。梯度下降：是一种迭代算法。选取适当的初值，不断迭代，更新参数值，进行目标函数的极小化，直到收敛。
xiao韩·2023-01-29 16:49

最小二乘法拟合二维曲线的原理及实现

已知有n个数据点：(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\ldots,(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)，需要对这n个数据点进行曲线拟合，通过观察发现，它近似于抛物线，假定曲线为：y=a2×x2+a1×x+a0y=a_2×x^2+a_1×x+a_0y=a2×x2+a1×x+a0，其中a0、a1、a2a_0、a_1
陆先森不怕鬼·2023-01-29 14:54

matlab最小二乘法参数辨识,基于最小二乘法的永磁同步电机在线参数辨识的仿真...

这种基于最小二乘法参数辨识方法是在转子同步旋转坐标系下进行的，通过MATLAB/SIMULINK对基于最小二乘法的永磁同步电机参数辨识进行了仿真，仿真结果表明这种电机参数辨识方法能够实时、准确地更新电机控制参数
weixin_39534873·2023-01-29 14:23

matlab非线性系统频域标识,基于MATLAB的最小二乘法系统辨识与仿真

.2010收稿日期:2008-10-22作者简介:郭利辉(1981—)女,河南洛阳人,助教,在读硕士研究生,研究方向:电机与电器.文章编号:1671-9824(2010)02-0024-04基于MATLAB的最小二乘法系统辨识与仿真郭利辉
weixin_39678089·2023-01-29 14:23
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他