最小二乘

岭参数\正则化参数的选取方法

背景在最小二乘解不稳定的情况下，利用岭估计解决类似L=A*X-e的观测方程，A的阶数为m*n（m>n，rank(A)=n)，cond(A'A)数量级较大估计准则由转为其中为岭参数，目前常用岭参数确定方法包括岭迹法
芝士雪豹_cyber·2023-08-31 11:15

Matlab标题加变量

0.1:1;y=[-0.4471.7983.286.187.027.327.889.569.569.3011.2];figure('NumberTitle','off','Name','比较多次多项式最小二乘拟合
是Mally呀！·2023-08-30 04:57

最优化：建模、算法与理论（优化建模

3.1建模技术3.1.1目标函数的设计1.最小二乘法最小二乘法，依我之见
平平平安喔·2023-08-30 04:02

python代码优化，代码跑的太慢（代码中含有对矩阵的处理）

考虑使用更有效的算法，如交替最小二乘（ALS）算法，该算法专门为
理不理解·2023-08-30 03:25

机器学习第五周-梯度下降

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。
繁华落幕_0f7c·2023-08-29 18:36

常用数据回归建模算法总结记录

算法通过拟合一个最小二乘法损失函数来找到最佳的线性拟合直线或平面。线性回归的目标是最小化预测
Together_CZ·2023-08-29 11:16

OpenCV 最小二乘+距离最小拟合圆

OpenCV最小二乘+距离最小拟合圆一.最小二乘算法二.距离最小算法三.还可以优化吗四.代码下载我们经常需要由给定的点精确地拟合出一个圆,下面讲解从最小二乘算法到距离最小算法的实现过程,其中距离最小算法不使用
Mr-MegRob·2023-08-29 02:21

大数据课程K13——Spark的距离度量&&相似度度量

[email protected]地址：广东惠州▲本章节目的⚪掌握Spark的距离度量和相似度度量；⚪掌握Spark的欧氏距离；⚪掌握Spark的曼哈顿距离；⚪掌握Spark的切比雪夫距离；⚪掌握Spark的最小二乘法
伟雄·2023-08-29 00:31

【ArcGIS微课1000例】0073：ArcGIS探索性回归分析案例

工具使用的是普通最小二乘法(OLS)和空间自相
刘一哥GIS·2023-08-28 20:02

3D点云处理：拟合平面_最小二乘法

文章目录拟合效果1.最小二乘法拟合平面1.1直接求解法1.2拉格朗日乘子法1.3SVD分解法2.随机采样拟合平面2.1随机采样基本内容参考拟合效果左侧为拉格朗日结果，右侧图为SVD求解结果，红色为拟合的平面
让让布吉·2023-08-27 19:17

贝叶斯学习

贝叶斯贝叶斯学习的背景贝叶斯定理贝叶斯定理的条件举例概览选择假设—MAPMAP举例选择假设—极大似然MLML举例:抛硬币问题极大似然&最小二乘NaïveBayesianClassifier(朴素贝叶斯分类器
lov_vol·2023-08-27 06:40

回归分析学习

回归分析什么是回归分析简单线性回归线性回归（linearregression）线性假设如何拟合数据线性回归的基本假设损失函数(lossfunction)最小二乘法(LeastSquare,LS)梯度下降法
lov_vol·2023-08-27 06:39

【ArcGIS微课1000例】0071：普通最小二乘法 (OLS)回归分析案例

文章目录一、空间自回归模型二、ArcGIS普通最小二乘法回归（OLS）一、空间自回归模型有关空间回归的相关原理，简单的来说如下图所示，之前的文
刘一哥GIS·2023-08-27 03:38

R实战 | OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析)筛选差异变量(VIP)及其可视化

但PCA对相关性较小的变量不敏感，而PLS-DA（偏最小二乘判别分析）能够有效解决这个问题。而OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析）结合了正交信号和PLS-DA来筛选差异变量。
木舟笔记·2023-08-26 22:50

算法设计与智能计算 || 2.经典计算工具 | 2.2 迭代赋权最小二乘算法（IRLS）

迭代赋权最小二乘算法（IRLS）文章目录迭代赋权最小二乘算法（IRLS）1.线性方程组求解问题2.加权2范数目标函数3.迭代赋权最小二乘算法4.案例4.1LpL_pL
Mr_LeeCZ·2023-08-26 10:56

MATLAB解算坐标转换7参数

、MATLAB代码实现以及解释MATLAB代码程序运行结果前言1、布尔莎七参数模型一直被广泛用于测绘领域，不仅仅是几大常用坐标系统之间的七参数、或者是两个独立（建筑）坐标系统之间的七参数，其都可以利用最小二乘求解的方法进行解算
楠楠星球·2023-08-26 05:07

通俗理解拉格朗日乘数法

再理解拉格朗日乘数法笔记来源：UnderstandingLagrangeMultipliersVisually本人相关博客：1.方向导数和梯度向量2.最小二乘和回归线、拉格朗日乘数、二元泰勒多项式、带约束变量的偏导数函数
Uncertainty!!·2023-08-25 12:52

PyTorch基础知识

一.常用优化方法最小二乘法，牛顿法，拟牛顿法，梯度下降法二.tensor和numpyarray的相互转换定义一个numpyarraynp_data=np.arange(6).reshape((2,3))
几时见得清梦·2023-08-25 11:23

matlab 最小二乘拟合二维直线（直接求解法）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。一、算法原理  平面直线的表达式为：y=kx+b
点云侠·2023-08-24 07:21

正则化的线性回归 岭回归、Lasso回归

换句话说是修正后的最小二乘法。
宁缺100·2023-08-24 05:48

线性回归的正则化改进（岭回归、Lasso、弹性网络），最小二乘法和最大似然估计之间关系，正则化

目录最小二乘法极大似然估计的思想概率：已知分布参数-对分布参数进行估计概率描述的是结果;似然描述的是假设/模型编辑似然：已知观测结果-对分布参数进行估计编辑对数函数消灭连乘-连乘导致算法参数消失极大似然估计公式
ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 05:14

最小二乘法拟合直线和椭圆

1.最小二乘法拟合直线曲线拟合中最基本和最常用的是直线拟合。设x和y之间的函数关系为：y＝a+bx式中有两个待定参数，a代表截距，b代表斜率。
·2023-08-23 23:37

多传感器分布式融合算法——加权最小二乘WLS融合/简单凸组合SCC融合

加权最小二乘WLS融合/简单凸组合SCC融合——多传感器分布式融合算法原创不易，路过的各位大佬请点个赞主要讲解算法：加权最小二乘融合WLS简单凸组合融合SCC应用于:多传感器网络协同目标跟踪/定位/导航联系
脑壳二·2023-08-23 15:43

统计学相关-正态分布推导

部分内容引自百度百科正态分布由来:1805年勒让德计算彗星轨道时首次采用了最小二乘法，高斯在1809年时在写>，然后发现其计算过程中会出现误差，在求误差的过程中发现其误差呈正态分布(Normaldistribution
丰。。·2023-08-23 08:17

【数学建模】清风数模中正课4 拟合算法

为了确定拟合曲线，我们要使用最小二乘法：第一种定义方法有绝对值，不容易求导，因此计算比较复杂。而第二种方法，就是最小二乘法，可以理解为求得样本点和拟合曲线间距之差
令夏二十三·2023-08-22 20:07

Ransac拟合平面（C++编写实现＜不使用任何库＞）

Ransac拟合平面参考链接：链接1、链接2、链接3、最小二乘、链接4、一种新方法项目背景简介：考虑到实际项目识别平面上的非编码点，非编码点的重建精度较高，基本在一个平面上，并不希望使用任何库（传统方式基于最小二乘的
項云·2023-08-21 15:55

最小二乘拟合圆柱

目录一、算法原理二、代码实现本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。一、算法原理  由圆柱面的几何特性可得，圆柱面上的点到其轴线的距离恒等于半径r0r_0r0，如图1所示。  其中，PPP为圆柱面上任意一点，P0(x0，y0，z0)P_0(x_0，y_0，z_0)P0(x0，y0，z0)为圆柱轴线上一点，(a，b，c)(a，b，c)(a，
点云侠·2023-08-21 14:28

线性回归学习总结

回归分析的最早形式是最小二乘法。勒让德和高斯都将该方法应用于从天文观测中确定关于太阳的物体的轨道（主要是彗星，但后来是新发现的小行星）的问题。
Cosmos Tan·2023-08-21 14:11

回归预测 | MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测
机器学习之心·2023-08-21 09:33

matlab使用教程(19)—曲线拟合与一元方程求根

您可以按照以下语法，使用polyfit求出以最小二乘方式与一组数据拟合的多项式的系数p=polyfit(x,y,n),其中：•x和y是包含数据点的x和y坐标的向量•n是要拟合的多项式的次数创建包含五个数据点的
配电网和matlab·2023-08-20 23:53

【基础不牢，地动山摇】最小二乘法

什么是最小二乘法？第一次听到最小二乘法是在读书期间，主要是用来应付期末考试。深入了解它是在拟合曲线的过程中，有的论文对最小二乘法进行改进，增加了很多的正则项，以提高拟合度。
鱼香土豆丝·2023-08-20 19:04

使用Julia进行核递归最小二乘算法（KRLS）的解析与实现

F标题：使用Julia进行核递归最小二乘算法（KRLS）的深度解析与实现第一部分：核递归最小二乘算法(KRLS)是一个在线核回归算法，这种算法的主要特点是能够一次处理一个样本，并构建一个训练点字典，从而近似逼近函数
快撑死的鱼·2023-08-20 10:24

matlab 点云最小二乘拟合空间直线（方法一）

目录一、算法原理1、空间直线2、最小二乘法拟合二、代码实现三、结果展示四、可视化参考本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。
点云侠·2023-08-20 07:07

Open3D 最小二乘拟合空间直线（方法一）

目录一、算法原理1、空间直线2、最小二乘法拟合二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。一、算法原理1、空间直线x−
点云侠·2023-08-20 07:37

matlab 点云最小二乘拟合平面（SVD法）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示一、算法原理  对于得到的nnn个点云数据，设拟合出的平面方程为：ax+by
点云侠·2023-08-20 07:06

吴恩达机器学习2011版本学习笔记

入门的拟合的方法是最小二乘法，先假设一个公式，代入不同系数，然后再把训练数据的x依次代入求y，然后看y与训练数据的正确答案的方差。这样假设的系数作z，与结果方差
zhaot1993·2023-08-19 21:05

Open3D点云数据处理（二十）：最小二乘直线拟合（三维）

文章目录1最小二乘三维直线拟合原理2代码实现3直线拟合的评估指标4计算拟合的评估指标5np.linalg.lstsq()函数详解专栏目录：Open3D点云数据处理（Python）1最小二乘三维直线拟合原理最小二乘三维直线拟合的原理是通过最小化数据点到直线距离的平方和
孙 悟 空·2023-08-19 02:11

回归分析：最小二乘法估计线性回归模型的参数

设为二、最小二乘法求一元线性回归方程回归分析中要确定一个一元线性回归方程，很简单，只需要通过样本数据求出公式中a和b两个参数的值，一元线性回归方程
spssau·2023-08-18 09:24

C语言编程：最小二乘法拟合直线

本文研究通过C语言实现最小二乘法拟合直线。
chhttty·2023-08-18 01:14

清风数学建模——拟合算法

拟合算法文章目录拟合算法概念确定拟合曲线最小二乘法的几何解释求解最小二乘法matlab求解最小二乘法如何评价拟合的好坏计算拟合优度的代码概念在前面的篇幅中提到可以使用插值算法，通过给定的样本点推算出一定的曲线从而推算出一些想要的值
梨＋苹·2023-08-17 13:15

【小白学优化】最小二乘法与岭回归&Lasso回归

文章目录：[TOC]1抛砖引玉如果你刚某运动完虚的很，这时候你的女朋友说：你这个有多长？然后你拿过来尺子想量一量。因为很虚，所以眼睛有点花，测量了五次有五个结果：18.1cm，17.9cm，18.2cm，17.8cm，18.0cm你这时候你要怎么回答女朋友？告诉她五个数值？根据经验，你决定计算一下平均数来回复：$$\bar{x}=\frac{18.1+17.9+182.+17.8+18.0}{5}
·2023-08-17 00:14

最小二乘法的几何意义

最小二乘法是把b向量投影到x列向量平面内，然后找出P的线性组合实现的
陈荣昌·2023-08-16 21:50

Android图片变老方案总结

本文采用的是移动最小二乘法图像变形（mls）算法。3.由于涉及到mls变形算法，所以需要控制点。本文采用的是提取人77个特征点，由
CAT1024·2023-08-16 06:48

【数理知识】三维空间旋转矩阵的欧拉角表示法，四元数表示法，两者之间的转换，Matlab 代码实现

degreeoffreedom及自由度的计算方法2【数理知识】刚体rigidbody及刚体的运动3【数理知识】刚体基本运动，平动，转动4【数理知识】向量数乘，内积，外积，matlab代码实现5【数理知识】最小二乘法
Zhao-Jichao·2023-08-16 06:34

移动最小二乘法MLS（Moving Lest Squares）

移动最小二乘法（MLS,MovingLeastSquares）是利用离散数据拟合曲线的一种方法。其为节点定义一组系数用于定义该位置附近拟合曲线的形态。
视图猿人·2023-08-16 00:30

图像变形之移动最小二乘算法（MLS）

基本原理基于移动最小二乘的图像变形是通过一组源控制点和目标控制点来控制变形，对于每一个待求变形后位置的点而言，根据预设的形变类型（如仿射变换、相似变换、刚性变换）求解一个最小二乘优化目标函数估计一个局部的坐标变换矩阵
视图猿人·2023-08-16 00:59

最小二乘法拟合直线和椭圆

1.最小二乘法拟合直线曲线拟合中最基本和最常用的是直线拟合。设x和y之间的函数关系为：y＝a+bx式中有两个待定参数，a代表截距，b代表斜率。
·2023-08-15 16:18

Open3D 最小二乘拟合平面（SVD分解法）

一、算法原理本文实现矩阵奇异值分解方法的最小二乘拟合平面。原理如下：  对于得到的nn
点云侠·2023-08-15 12:16

高等代数理论基础67：向量到子空间的距离·最小二乘法

向量到子空间的距离·最小二乘法向量距离定义：称为向量和的距离,记作性质：1.2.,且仅当时等号成立3.一固定向量和一子空间各向量间的距离以垂线最短设,向量垂直于子空间W,即垂直于W中任一向量垂直于W给定
溺于恐·2023-08-15 02:42

L1 损失函数和 L2 损失函数

L1损失函数代表最小绝对偏差，也称为LADL2损失函数代表最小二乘误差，也称为LS文章目录一、L1损失函数二、L2损失函数三、如何确定L1和L2损失函数一、L1损失函数L1损失函数用于最小化误差，该误差是真实值和预测值之间的所有绝对差之和
南淮北安·2023-08-14 22:49
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他