最小二乘

使用tensorflow的线性回归的例子（十二）

最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离，戴明回归最小化与预测线的总的距离，这种

lishaoan77·2025-07-12 04:55

最小二乘法(OLS)python 实践

参考链接：1，基本原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1492809412，python实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029实现结果线性回归：#--coding:utf-8--#简单线性回归demoimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apia

·2025-07-07 17:59

Open3D 点到面的ICP配准算法

目录一、算法原理1、算法概述2、点到平面ICP精配准3、参考文献二、主要函数三、代码实现四、结果展示1、初始位置2、配准结果一、算法原理1、算法概述点到平面度量通常使用标准非线性最小二乘法来求解，例如

AtlasCloud·2025-07-06 19:15

LL面试题11

GLM结合线性模型和非线性函数，通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理？怎么找到最优的线性分类器？支持向量是什么？

三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:28

贝叶斯回归：从概率视角量化预测的不确定性

与传统频率派的线性回归（如最小二乘法）不同，贝叶斯回归的核心思想是：将回归参数（如权重系数）视为随机变量，通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据，推导出参数的后验分布，

大千AI助手·2025-07-02 12:05

【零基础学AI】第10讲：线性回归

本节课你将学到理解线性回归的原理和应用场景掌握最小二乘法的基本思想使用Python构建房价预测模型学会评估回归模型的性能指标开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE

1989·2025-06-30 14:20

open3d 点云拟合圆 mesh

主要功能是对带有噪声的二维点云数据进行最小二乘法圆拟合，并使用open3d创建三角网格来可视化拟合出的圆形区域。

扶子·2025-06-28 22:13

（线性代数最小二乘问题）Normal Equation（正规方程）

NormalEquation（正规方程）是线性代数中的一个重要概念，主要用于解决最小二乘问题（LeastSquaresProblem）。

音程·2025-06-27 12:27

北斗导航｜基于改进小龙虾优化算法的GPS接收机自主完好性监测算法研究

主要内容如下：RAIM基础原理与问题定义：介绍最小二乘残差法的数学模型，包括伪距观测方程、故障检测统计量和故障识别方法。

北斗猿·2025-06-24 16:22

【GNSS原理】【最小二乘法】Chapter.5 GNSS定位算法——LS和WLS方法 [2025年4月]

WLS方法作者：齐花Guyc(CAUC)文章目录Chapter.5GNSS定位算法——LS和WLS方法一、引言二、LS方法三、WLS方法四、GNSSPVT解算流程中的LS和WLS一、引言在GNSS定位中，最小二乘法是一种核心算法

牵星术小白·2025-06-24 13:02

LM算法与TRF算法（含有在ICP配准情境下的两种算法对应代码）

在ICP配准中，使用LM算法通常会遇到找到的对应点对数量不足的问题因为使用Levenberg-Marquardt(LM)算法进行最小二乘优化时，残差的数量小于变量的数量。

小远披荆斩棘·2025-06-21 06:22

最小二乘法的理论推导

最小二乘法的理论推导最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来估计模型参数的方法。下面我将详细推导线性最小二乘法的理论过程，并给出相应的LaTeX公式。

士兵突击许三多·2025-06-18 02:34

Matlab 点云加权最小二乘法优化

Matlab点云加权最小二乘法优化随着计算机视觉和三维图形学的发展，点云数据的处理和分析变得越来越重要。点云是三维空间中由大量的点组成的数据集合，常用于描述物体的形状和表面几何信息。

完美代码·2025-06-18 01:03

最小二乘法

最小二乘法（LeastSquaresMethod）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。

superdont·2025-06-18 01:33

最小二乘法算法（个人总结版）

最小二乘法（LeastSquaresMethod）是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的回归分析方法。它被广泛应用于线性回归、多元回归以及其他数据拟合问题中。

爱吃辣椒的年糕·2025-06-18 01:02

最小二乘法，正则推导

https://blog.csdn.net/qq_40061206/article/details/112447541

若曦爹·2025-06-12 21:00

【2025CVPR】模型融合新范式：PLeaS算法详解（基于排列与最小二乘的模型合并技术）

本文深入解析ICLR2025顶会论文《PLeaS:MergingModelswithPermutationsandLeastSquares》，揭示模型融合领域突破性进展.一、问题背景：模型合并的核心挑战随着开源模型的爆发式增长，如何高效合并多个专用模型成为关键挑战。传统方法存在三大痛点：初始化依赖：现有方法（如TaskArithmetic）要求模型源自相同预训练基础尺寸僵化：合并后模型必须保持原始

清风AI·2025-06-09 14:13

Levenberg-Marquardt算法详解和C++代码示例

Levenberg-Marquardt（LM）算法是非线性最小二乘问题中常用的一种优化算法，它融合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点，在数值计算与SLAM、图像配准、机器学习等领域中应用广泛。

点云SLAM·2025-06-07 16:57

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法如何与机器学习，深度学习等结合，提高故障星检测识别精度

传统RAIM主要基于几何分布和统计假设检验（如最小二乘残差法、奇偶矢量法），在复杂环境（城市峡谷、强多径、低可见星数）或新型故障（缓慢偏移、间歇性故障）下存在局限性。

单北斗SLAMer·2025-06-06 04:19

【高斯拟合最终篇】Levenberg-Marquardt（LM）算法

Levenberg-Marquardt（LM）算法是一种结合高斯-牛顿法和梯度下降法的优化方法，特别适合非线性最小二乘问题，如高斯函数拟合。

白码思·2025-06-04 11:23

最大似然估计(MLE)与最小二乘估计(LSE)的区别

最大似然估计与最小二乘估计的区别标签（空格分隔）：概率论与数理统计最小二乘估计对于最小二乘估计来说，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值与观测值之差的平方和最小。

江湖小妞·2025-06-01 11:38

通信原理学习笔记6-4：数字解调——抽样判决的译码准则（最大后验概率准则MAP、最大似然准则ML、最小二乘/最小平方准则LS、最小距离准则）

判决译码在无ISI时，任意位置nnn上的一个符号InI_nIn，经过AWGN信道、匹配滤波器、采样后，得到符号YnY_{n}YnYn=In+nnY_{n}=I_{n}+n_{n}Yn=In+nn其中，nnn_{n}nn为离散高斯白噪声我们的目标：根据抽样结果（符号YnY_{n}Yn）来判决发射端的符号问题建模传输对信号有干扰，译码就是：已知观测结果Y\boldsymbol{Y}Y，从观测值估计参数

Insomnia_X·2025-06-01 10:03

最小二乘准则例题

{[0,0]^\top,[0,1]^\top}C1:[0,0]⊤,[0,1]⊤C2:[1,0]⊤,[1,1]⊤C_2:{[1,0]^\top,[1,1]^\top}C2:[1,0]⊤,[1,1]⊤利用最小二乘准则

phoenix@Capricornus·2025-06-01 10:31

Blind Image Deblurring with Outlier Handling论文阅读

BlindImageDeblurringwithOutlierHandling1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文提出的新方法、公式及优势2.1新思路与核心模型框架2.2鲁棒数据保真项的定义与数学特性2.3优化方法：迭代重加权最小二乘法

青铜锁00·2025-06-01 10:31

白平衡校正中冯・克里兹参数计算过程详解

目录一、概述二、算法详解算法核心逻辑初始化与数据结构迭代匹配过程鲁棒性设计三、算法的简化版实例步骤1：构造直方图步骤2：计算点对(x,y)步骤3：最小二乘法拟合直线结果解释关键原理总结一、概述博文基于直方图的冯

大熊背·2025-05-26 18:48

Eigen 库实现最小二乘算法（Least Squares）

一、最小二乘法基本原理给定一个超定方程组Ax=bAx=bAx=b，当A∈Rm×n,m>nA\in\mathbb{R}^{m\timesn},m>nA∈Rm×n,m>n时，一般无法精确解出xxx。

点云SLAM·2025-05-26 15:59

概率论的基本概念

1654年，德·美黑——“合理分配赌注问题”1657年，惠更斯——《论机会游戏的计算》1933年，柯尔莫哥洛夫——《概率论的基本概念》数理统计的历史1763年,贝叶斯贝叶斯方法1809年，高斯和勒让德——最小二乘法皮尔逊

Mr.魏（魏先生）·2025-05-26 15:27

图解机器学习第二部分第四章——带约束条件的最小二乘学习法

n=50;%50个节点N=1000;%1000个节点x=linspace(-3,3,n)';%在-3到3上找50个节点X=linspace(-3,3,N)';%在-3到3上找1000个节点pix=pi*x;%π*xy=sin(pix)./(pix)+0.1*x+0.2*randn(n,1)%通过函数f(x)得到y。%计算设计矩阵p(:,1)=ones(n,1);P(:,1)=ones(N,1);f

cui_hao_nan·2025-05-23 17:44

极大似然估计与机器学习

貌似，后知后觉的才意识到极大似然估计就是机器学习有效的数学保证下面以拟合线性分布的最小二乘与分类问题为例推到以下如何从似然函数推导出MSE损失与交叉熵损失一、线性回归的最小二乘法1.概率模型设定假设数据由线性模型生成

xsddys·2025-05-22 09:46

Python 用 NumPy 实现简单的线性回归

Python用NumPy实现简单的线性回归关键词：Python、NumPy、线性回归、机器学习、最小二乘法摘要：本文深入探讨了如何使用Python的NumPy库实现简单的线性回归。

Python编程之道·2025-05-18 18:10

数学建模之入门篇

目录什么是数学建模建模、编程、写作一、初步建模选择模型二、进阶熟练掌握1.数学模型线性规划图与网络模型及方法插值与拟合灰色预测动态规划层次分析法AHP整数规划目标规划模型偏最小二乘回归微分方程模型博弈论

沐硕·2025-05-17 05:51

光流｜ Matlab工具中的光流算法

常见算法：Lucas-Kanade(局部方法)：假设局部窗口内光流恒定，通过最小二乘法求解。Horn-Schunck(全局方法)：引入全局平滑性约束，通过优化整体能量函数求解。Farne

单北斗SLAMer·2025-05-16 20:20

【高斯拟合】不用库手写高斯拟合算法：从最小二乘到拟合参数推导

高斯分布（正态分布）是科学计算和机器学习中最常见的函数之一，拟合一组数据为高斯曲线在信号处理、统计建模、图像处理中都有广泛应用。市面上很多工具包（如NumPy、SciPy）都可以快速进行高斯拟合。但你有没有想过，如果不使用任何库函数，只使用原始数学知识和基础Python语法，我们也可以完成一次完整的高斯拟合？本文将一步步讲解如何手写一个高斯拟合算法，核心思路是：将高斯函数取对数后，转化为一个二次函

白码思·2025-05-16 14:04

PCL 将点云投影到拟合平面

1.1原理平面拟合和投影的过程通常涉及以下几个步骤：1.平面拟合：使用最小二乘法拟合点云的

MelaCandy·2025-05-10 16:15

最小二乘法实现圆的拟合

{doublex;doubley;};//圆结构体（结果容器）structCircle{Point2Dcenter;doubleradius;boolvalid=false;//拟合有效性标志};//最小二乘圆拟合核心算法

#君#·2025-05-10 00:00

神经网络发展的时间线——积跬步至千里

神经网络类型层创新问题备注感知器单层误差反馈学习阈值函数不可导，构造学习规则与感知器准则等价线性神经元单层梯度下降法训练参数线性函数，多层仍是线性变换本质上是最小二乘准则浅层神经网络（早期）多层Sigmoid

phoenix@Capricornus·2025-05-04 18:32

线性回归算法解密：从基础到实战的完整指南

首先，我们将解释线性回归的数学原理，包括如何构建模型以及利用最小二乘法进行参数估计。接着，针对数据预处理与特征选择，

智能计算研究中心·2025-05-04 06:47

一种实波束前视扫描雷达目标二维定位方法——论文阅读

专利的研究目标与实际问题意义2.专利提出的新方法、模型与公式2.1运动平台几何建模与回波信号构建2.1.1距离历史建模2.1.2回波信号模型2.2距离向运动补偿技术2.2.1匹配滤波与距离压缩2.3加权最小二乘目标函数

青铜锁00·2025-05-04 02:20

基于随机森林和Xgboost对肥胖风险的多类别预测

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器

i阿极·2025-05-03 20:39

量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算 | 线性方程组

量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算|线性方程组第二部分：线性代数与矩阵运算第3节：线性方程组：多因子模型中的回归分析与最小二乘法求解一、引言在量化投资领域，多因子模型是解析资产收益率的核心工具之一

灏瀚星空·2025-05-01 22:02

OpenCV 图形API（66）图像结构分析和形状描述符------将一条直线拟合到三维点集上函数fitLine3D()

该函数通过最小化∑iρ(ri)来将一条直线拟合到3D点集，其中ri是第i个点与直线之间的距离，ρ®是距离函数，可以是以下之一：DIST_L2ρ(r)=r2/2(最简单且最快的最小二乘法)\rho(r)=

村北头的码农·2025-04-28 02:45

Eigen线性代数求解器（分解类）

方阵（可逆）A=PLUA=PLU通用线性方程组求解FullPivLU任意矩阵A=P−1LUQ−1A=P−1LUQ−1高稳定性求解（计算成本高）HouseholderQR任意矩阵（列满秩）A=QRA=QR最小二乘问题

byxdaz·2025-04-27 20:31

PCL学习：基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建

一.基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建本小节介绍基于移动最小二乘法（MLS）的法线估计、点云平滑和数据重采样。

JoannaJuanCV·2025-04-27 19:31

机器学习基础 - 回归模型之线性回归

1.损失函数2.正规方程3.梯度下降法4.两种方法的比较2.岭回归岭回归与线性回归3.Lasso回归4.ElasticNet回归LWR-局部加权回归QA1.最小二乘法估计2.最小二乘法的几何解释3.从概率角度看最小二乘法

yousuotu·2025-04-26 21:14

书籍-《偏最小二乘回归》

PartialLeastSquaresRegression作者：R.DennisCook，LilianaForzani出版：ChapmanandHall/CRC编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《偏最小二乘回归

·2025-04-23 12:35

【MATLAB代码例程】AOA与TOA结合的高精度平面地位，适用于四个基站的情况，附完整的代码

通过4个基站的协同测量，结合最小二乘法和几何解算，能够有效估计目标位置，并支持噪声模拟、误差分析和可视化输出。适用于室内定位、无人机导航、工业监测等场景。

MATLAB卡尔曼·2025-04-20 10:31

TOA与AOA联合定位的高精度算法，三维、4个基站的情况，MATLAB例程，附完整代码

本代码实现了三维空间内目标的高精度定位，结合到达角（AOA）和到达时间（TOA）两种测量方法，通过4个基站的协同观测，利用最小二乘法解算目标位置。

MATLAB卡尔曼·2025-04-18 21:56

基于mimo系统的信道估计算法matlab仿真,对比LS,MMSE以及OMP压缩感知三种算法

目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述3.1最小二乘（LS）信道估计算法3.2最小均方误差（MMSE）信道估计算法3.3正交匹配追踪（OMP）压缩感知算法4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a

Simuworld·2025-04-13 05:33

线性回归

原理：其核心原理是最小二乘法，即通过寻找一条直线（在一元线性回归中）或一个超平面（在多元线性回归中），使得数据点到这条直线或超平面的距离的平方和最小。这条直线或超平面就是对数据的最佳拟合。分类：

进来有惊喜·2025-04-11 16:06

飞机精确定位问题：基于Matlab的模型与求解

关键词：飞机定位；数学模型；Matlab；最小二乘拟合一、引言在航空领域，精确确定飞机位置对于飞行安全和导航至关重要。

青橘MATLAB学习·2025-04-08 12:22

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