最小二乘

90基于matlab的无迹卡尔曼滤波器参数估计的非线性最小二乘优化

基于matlab的无迹卡尔曼滤波器参数估计的非线性最小二乘优化，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。90matlab无迹卡尔曼滤波器参数估计(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序·2023-11-30 20:32

Open3D 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。爬虫网站自重。一、算法原理  平面直线的表达式为：y=kx+b
点云侠·2023-11-30 16:13

R语言学习DAY04：回归分析

模型拟合lm函数：用最小二乘法估计模型参数x<-s
sonder_943f·2023-11-30 07:54

matlab实践（五）：灰色估计法及最小二乘法准则

3.最小二乘准则令则4.代码clc;clear;X=xlsread('数据.xlsx');x1=X(:,2);x2=X(:,3);x3=X(:,4);fori=1:n-1x11(i)=x1(i+1)-x1
从零开始的奋豆·2023-11-30 00:04

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

原理：线性回归基于最小二乘法，通过最小化预测值与实
RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

python与机器学习1，机器学习的一些基础知识概述(完善ing)

1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类：SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3数据分类3关于阈值θ和偏移量b的由来4不同的激活函数5关于回归6关于分类7关于误差和梯度下降8最小二乘法修改
奔跑的犀牛先生·2023-11-29 11:57

【三维重建】摄像机标定（张正友相机标定法）

外参数求解投影矩阵M通过建立特殊的场景，我们能过得到多对世界坐标和对应图像坐标根据摄像机几何可知：，M是一个3*4的矩阵，令通过一对点可以得到两个方程组，M中一共有11个位置量，因此至少需要6对点，通过最小二乘法求解可以得到
Patrick star`·2023-11-28 03:50

每日一题

1、如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（无偏的，非有效的）OLS即普通最小二乘法，由高斯-马尔可夫定理，在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量
透明的红萝卜123·2023-11-27 01:28

脊回归(Ridge Regression) 岭回归

岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)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，
AI视觉网奇·2023-11-27 00:21

读博的后遗症

曾经也是对程朱理学有深刻见解的人，也能剖析波兰等社会主义国家的落寞，还能读懂伊利亚特和奥赛德，可以看懂代码，可以解拉格朗日方程……克里米亚战争，斯堪的纳维亚半岛，间接最小二乘法。
花沐仙Thyme·2023-11-26 20:11

DL Homework 2

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用回归问题.首先解释两个函数，下面给出两个函数的定义：平方损失函数是从最小二乘法和欧几里得距离的角度理解的。
熬夜患者·2023-11-26 20:54

数学建模预测模型——回归分析预测

该方法假设自变量和因变量之间存在线性关系，并利用最小二乘法估计回归系数。多元线性回归预测：当存在多个自变量和一个因变量时，可以使用多元线性回归进
宁77吖·2023-11-26 13:12

初出茅庐的小李第72篇博客之用c语言最小二乘法求线性回归方程y=kx+b

最小二乘法其实我对这个计算方法的理解还处于数学公式的阶段这里的b^其实就是Y=Kx+b的K这里的a^其实就是Y=Kx+b的b数学习惯我就换了一下字母这里有原理介绍https://blog.csdn.net
初出茅庐的小李·2023-11-26 03:27

python ransac_RANSAC平面拟合python实现

毕设中有一个小模块是要在点云中做平面的拟合，翻阅了一些资料后觉得用最简单的最小二乘法加上AX+BY+CZ=D的平面方程就可以实现(使用SVD进行最小二乘法拟合)，但是当实现过后发现效果并不是很好，考虑原因应该是因为最小二乘法受误差值当影响比较大
weixin_39645019·2023-11-25 17:56

matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法详细过程版)

目录一、算法原理1、平面拟合2、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。爬虫网站自重。一、算法原理1、平面拟合  PCA是一种数学变换的方法，利用降维的思想在变换中保持变量的总方差不变，将给定的一组变量线性变换为另一组不相关的变量，并且使变换后的第一变量的方差最大，即第一主成分，其他分量的方差依次递减。在点云数据中的变量为三维点坐标的集合，其变量为X、Y、Z三个坐标值，
点云侠·2023-11-25 12:39

[PyTorch][chapter 66][强化学习-值函数近似]

当状态空间为连续的时候,表达为状态的线性函数x：状态向量:向量参数我们希望通过上面公式学得的值函数尽可能接近真实的,近似度经常用最小二乘
明朝百晓生·2023-11-25 12:00

【Ceres基本使用方法】使用Ceres拟合曲线求解最小二乘问题

一、Ceres简介Ceres是一个最小二乘问题求解库，我们只需要定义待优化的问题，然后交给它计算即可。
Huffiee·2023-11-25 10:50

ceres使用

回顾一下非线性最小二乘法1.非线性最小二乘法方程式AX=B,我们可根据其形式求解析解。如果该问题为线性，我们可对目标函数求导，零导数为零，可求得目标函数极值，并且其为全局最小值，则为目标函数的最优解。
winer00·2023-11-25 10:20

ceres优化库的使用

Ceres是一个广泛使用的最小二乘问题求解库。在Ceres中，只需要按照一定的步骤定义待解的优化问题，然后交给求解器计算。
内有小猪卖·2023-11-25 10:49

AlgoC++第五课：基于矩阵的算法实现

矩阵2.矩阵求导推导3.矩阵示例代码3.1Matrix.hpp3.2Matrix.cpp3.3main.cpp3.4拓展-cblas_sgemm3.5拓展-LU分解4.多元线性回归5.多元逻辑回归6.最小二乘法
爱听歌的周童鞋·2023-11-24 11:41

01 LM 算法及 Cpp 实现

文章目录01LM算法及Cpp实现1.1应用1.2阻尼法推导1.3Cpp算法实现01LM算法及Cpp实现1.1应用LM算法用于解决非线性最小二乘问题min⁡xF(x)=12∥f(x)∥22(1)\min_xF
算法导航·2023-11-24 11:04

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

分类预测|Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测目录分类预测|Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-11-24 03:59

SVD 最小二乘法解 亲测ok!

线性最小二乘问题m个方程求解n个未知数，有三种情况：m=n且A为非奇异，则有唯一解，x=A.inverse()*bm>n，约束的个数大于未知数的个数，称为超定问题（overdetermined）msvd
4月16！·2023-11-23 16:23

数学建模之拟合及其代码

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）最小二乘法在一维线性拟合中，采用的是最小二乘法来求得最优拟合。
Cr不是铬·2023-11-23 16:29

最小二乘线性回归

线性回归（linearregression）：试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实际值的输出。以一个例子来说明线性回归，假设银行贷款会根据年龄和工资来评估可放款的额度。即：数据：工资和年龄（2个特征）目标：预测银行放款额度（标签）参数：考虑工资和年龄分别对放款额度的影响程度可以写成这样：Y=X1θ1+X2θ2Y=X_1\theta_1+X_2\theta_2Y=X1θ1+X2θ2，这里X1、X
孤嶋·2023-11-23 16:50

matlab 最小二乘拟合平面并与XOY平面对齐

一、算法原理  首先，使用最小二乘拟合平面；具体原理见：
点云侠·2023-11-23 13:19

PCL 最小二乘拟合圆柱（C++详细过程版）

本文算法结合主成分分析法与线性最小二乘法，确定圆柱轴线向量
点云侠·2023-11-23 13:18

数学建模：5 拟合

目录最小二乘法matlab求解最小二乘评价拟合的好坏线性函数？
NElks·2023-11-23 04:42

【强化学习】使用近似方法的on-policy预测

semi-SGD线性方法线性方法的特征构造多项式基（PolynomialBasis）傅里叶基一维状态n阶傅里叶cos基k维状态n阶傅里叶基粗编码瓦片编码径向基函数手动选择步长参数非线性函数逼近：人工神经网络最小二乘时序差分基于记忆的函数逼近参数方法和非参数方法基于记忆的函数逼近近邻方法最近邻方法
sword_csdn·2023-11-23 01:48

用PLS和OPLS分析代谢组数据

结果参数解释模型评估常用可视化参数解释ggplot2可视化-loadingplot变量投影重要度(VIP)代谢物对个体性别的定性响应-OPLS执行OPLS数据提取Overfittingreference简介主成分分析(PCA)和偏最小二乘法
吴十三和小可爱的札记·2023-11-22 23:49

头发的方向图（2D和3D）与合成

我们使用移动最小二乘法（MLS）来平滑它们：对于每个点，我们用最优的平面来
子燕若水·2023-11-22 22:21

【点云上采样】基于移动最小二乘(MLS)的上采样

文章目录一、声明二、简介三、代码四、参数理解和讨论r1r_1r1效果r2r_2r2效果r3r_3r3效果五、参考一、声明本帖持续更新，如有问题，望指正！二、简介基于MLS（MovingLeastSquares）的上采样是一种常用的点云处理方法，用于增加稀疏点云数据的密度和细节。MLS上采样通过对点云进行局部拟合，并使用拟合结果生成新的点，从而实现点云的平滑和细节恢复。MLS上采样的工作流程如下：针
坚果仙人·2023-11-22 18:26

交替最小二乘法

前置概念导入协同过滤（CollaborativeFiltering）：这是一种推荐系统的方法，依据用户之间或物品之间的相似性来进行推荐。协同过滤通常分为两种主要类型：用户基于（user-based）和物品基于（item-based）协同过滤。用户基于协同过滤关注于找出相似用户的偏好来推荐物品，而物品基于协同过滤则是通过比较物品之间的相似性来进行推荐。矩阵分解（MatrixFactorization
数据与后端架构提升之路·2023-11-22 13:14

神经网络的优缺点是什么,深度神经网络的优缺点

最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么？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。
「已注销」·2023-11-21 19:08

Open3D 进阶（18）整体最小二乘拟合平面

一、算法原理1、算法过程  最小二乘拟合平面认为点云数据系数矩阵不存在误差，然而由于观测条件的限制，观测向量、系数矩阵都有可能存在误差，那么最小二乘方法就不再是最优的，而是有偏的，因此，可以采用总体最小二乘法拟合点云平面
点云侠·2023-11-21 08:02

预测数值型数据：回归

用线性回归找到最佳拟合直线y=ax1+bx2+c类似这种形式的就是回归方程求回归系数的过程就是回归（如上就是求a、b、c）可以用最小二乘法（OLS）：追求均方差最小局部加权线性回归（LWLR）使用核函数来对附近的点赋予更高的权限选取合适的平滑值
洛克黄瓜·2023-11-20 12:33

matlab对数据插值增加数据,matlab数据插值与拟合方法

晚上做一个曲线拟合，结果才开始用最小二乘法拟合时，拟合出来的东西太难看了！于是尝试用其他方法。经过一番按图索骥，终于发现做曲线拟合的话，采用插值法是比较理想的方法。尤其是样条插值，插完后线条十分光滑。
游研白夜谈·2023-11-19 16:40

Matlab中的最小二乘法拟合问题解决方案

最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，它通过最小化误差平方和来找到最佳拟合曲线或函数。而Matlab是一个功能强大的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数来解决最小二乘法拟合问题。
vipfanxu·2023-11-19 07:54

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2
csj50·2023-11-18 17:42

加权最小二乘滤波

加权最小二乘滤波（WeightedLeastSquaresFiltering）是一种强大的信号处理和滤波技术，它广泛用于估计系统状态、信号恢复、数据调整和噪声滤除等应用。
南抖北快东卫·2023-11-16 07:28

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征一、Lasso回归简介1.1Lasso回归的基本原理1.2Lasso回归与普通最小二乘法区别二、特征选择的方法2.1过滤方法2.2包装方法2.3嵌入方法三
清木!·2023-11-15 23:09

初识线性回归

excel线性回归练习一、excel中数据分析功能做线性回归练习二、jupyter编程（不借助第三方库），最小二乘法，重做第1题（一）打开jupyternotebook程序（二）进入页面（三）新建文件（
一只特立独行的猪 ️·2023-11-15 19:40

Lasso回归和岭回归详解

岭回归可以解决特征间的精确相关关系导致的最小二乘法无法使
数字生命Allen·2023-11-15 15:27

最小二乘法及参数辨识

文章目录一、最小二乘法1.1定义1.2SISO系统运用最小二乘估计进行辨识1.3几何解释1.4最小二乘法性质二、加权最小二乘法三、递推最小二乘法四、增广最小二乘法一、最小二乘法1.1定义1974年高斯提出的最小二乘法的基本原理是未知量的最可能值是使各项实际观测值和计算值之间差的平方乘以其精确度的数值以后的和为最小
彐雨·2023-11-15 08:06

HANTS 时间序列平滑算法实现(python)

其核心算法是傅里叶变换和最小二乘法拟合,即把时间波谱数据分解成许多不同相位、频率和幅度的正弦曲线和余弦曲线，从中选取若干个能够反映时间序列特征的曲线
我不爱机器学习·2023-11-15 04:32

Tensorflow基础学习笔记

为了使损失函数得到最小值，我们有很多方法，诸如最小二乘法、梯度下降法等。步骤：选择模型确定数据模型：拟合数据的最优模型确定成本函数：比较
Super_CCo·2023-11-14 22:38

数据挖掘--非负矩阵分解

交替最小二乘法：如果同时解下图绿色方程的两个矩阵W和H，属于非线性问题，考虑先初始化一个矩阵W，再在非负矩阵的限制下求出矩阵H，再利用求出矩阵H反过来解矩阵W，…,直到满足误差限为止，这种方法叫交替最小二乘法
萝卜丝皮尔·2023-11-12 22:44

数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

常见的数据拟合方法包括最小二乘法和非线性最小二乘法。最小二乘法通过最小化实际数据与拟合函数的残差平方和来求解最优拟合参数。非线性最小二乘法则通过迭代优化算法来拟合非线性函数模型。
七七喝椰奶·2023-11-12 13:21

moving least square移动最小二乘法MLS算法的matlab官方程序演示

clearall;%Collectingthepoints:%Requiringthepivots:v=[11,20,22,1,1;11,12.3,2,3,4;12,3,3,4,6];p=[1,201,22.5,1,5;1,12.3,2,3,4;12,3,3,4,6];q=[20,22,11,11,5;11,12.3,2,3,4;12,3,3,4,6];%Precomputationoftheml
lixiaohu0524·2023-11-12 13:59

最小二乘法 - least sqaure method

一、最小二乘法的提出最小二乘法是从日本那边引过来的，在日本又叫最小平方法。基本就是炒这位马同学的解释，闻道有先后。如何理解最小二乘法？
Σίσυφος1900·2023-11-12 13:28
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