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。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。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
图中残差平方和是“矩阵的模值的平方”的格式,实际与“误差的平方和“两种表示是一致的
这样可以得到beta的解
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。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。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
图中残差平方和是“矩阵的模值的平方”的格式,实际与“误差的平方和“两种表示是一致的
这样可以得到beta的解
约束训练
从简单的二维线性拟合入手。本文只解决一个问题:在二维平面中找到一条最合适的线,来拟合所有给出的点。因为这个问题的复杂程度还不是很大,所以能够通过数学的方法直接求出解析解的,本文主要介绍最小二乘算法。最小二乘法介绍最小二乘法是最常用的线性回归解法,它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配 。最小二乘法的目的是找到因变量 与自变量 之间的函数关系
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