【线性代数】4-3:最小二乘近似(Least Squares Approximations)
title: 【线性代数】4-3:最小二乘近似(Least Squares Approximations)
categories:
- Mathematic
- Linear Algebra
keywords: - Least Squares Approximations
- Minimizing the Error
- Fitting a Straight Linear
toc: true
date: 2017-10-17 09:28:50
Abstract: 从线性代数的角度理解计算最小二乘法,以及解释最小化误差的思想。介绍部分应用,包括曲线拟合等
Keywords: - Least Squares Approximations,Minimizing the Error,Fitting a Straight Linear
说明
本文应该详细介绍从线性代数角度解释最小二乘法,但是,经过我仔细分析,这篇在整个线性代数体系里面算是应用,也就是说,即使不学这篇,也不影响整个知识体系的建立,但是在机器学习和优化中这个方法却是基础知识,所以我决定将本篇整合到后面的机器学习,或者优化的文章中,到时候可以结合多变量微积分最值求法以及其他理论一起从多个角度讨论最小二乘法,感谢各位理解。
连接:(还没写)[http://www.face2ai.com]
本文为节选,完整内容地址:https://www.face2ai.com/Math-Linear-Algebra-Chapter-4-3转载请标明出处
【线性代数】4-3:最小二乘近似(Least Squares Approximations)的更多相关文章
- 线性代数导论 | Linear Algebra 课程
搞统计的线性代数和概率论必须精通,最好要能锻炼出直觉,再学机器学习才会事半功倍. 线性代数只推荐Prof. Gilbert Strang的MIT课程,有视频,有教材,有习题,有考试,一套学下来基本就入 ...
- 数值分析:最小二乘与岭回归(Pytorch实现)
Chapter 4 1. 最小二乘和正规方程 1.1 最小二乘的两种视角 从数值计算视角看最小二乘法 我们在学习数值线性代数时,学习了当方程的解存在时,如何找到\(\textbf{A}\bm{x}=\ ...
- 参数估计(1):从最小二乘到最小b乘
机器学习到底学习到了什么,或者说“训练”步骤到底在做些什么?在我看来答案无非是:所谓的“学习”就是把大量的数据归纳到少数的参数中,“训练”正是估计这些参数的过程.所以,除了“参数估计”, 我想不到还有 ...
- [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Lasso Regression
Ref: http://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51596877 Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2M ...
- 压缩感知Compressive sensing(一)
compressive sensing(CS) 又称 compressived sensing ,compressived sample,大意是在采集信号的时候(模拟到数字),同时完成对信号压缩之意. ...
- 图像压缩Vs.压缩感知
压缩感知科普文两则: 原文链接:http://www.cvchina.info/2010/06/08/compressed-sensing-2/ 这几天由于happyharry的辛勤劳动,大伙纷纷表示 ...
- paper 142:SDM算法--Supervised Descent Method
对于face recognition的研究,我是认真的(认真expression,哈哈哈~~~~~~)许久没有写blog了,欢迎一起讨论. SDM(Supvised Descent Method)方法 ...
- 初识压缩感知Compressive Sensing
压缩感知是近年来极为热门的研究前沿,在若干应用领域中都引起瞩目.最近粗浅地看了这方面一些研究,对于Compressive Sensing有了初步理解,在此分享一些资料与精华.本文针对陶哲轩和Emman ...
- 推荐系统-协同过滤在Spark中的实现
作者:vivo 互联网服务器团队-Tang Shutao 现如今推荐无处不在,例如抖音.淘宝.京东App均能见到推荐系统的身影,其背后涉及许多的技术.本文以经典的协同过滤为切入点,重点介绍了被工业界广 ...
随机推荐
- php中的访问类型(public,private,protected)
类型的访问修饰符允许开发人员对类成员的访问进行限制,这是PHP5的新特性.但却是oop语言的一个好的特性.而且大多数的oop语言都已支持此特性.PHP5支持三种访问修饰符: public(公有的,默认 ...
- spring cloud链路追踪组件sleuth和zipkin
spring cloud链路追踪组件sleuth 主要作用就是日志埋点 操作方法 1.增加依赖 <dependency> <groupId& ...
- java 内部类、匿名内部类
一:内部类 1:什么是内部类? 大部分时候,类被定义成一个独立的程序单元.在某些情况下,也会把一个类放在另一个类的内部定义,这个定义在其他类内部的类就被称为内部类(有些地方也叫做嵌套类),包含内部类的 ...
- pb菜单详解和MDI
菜单条-MenuBar.菜单项-MenuItem.级联菜单(子菜单)-SubMenu 菜单项(MenuItem)是菜单中最基本的元素,只要有文字内容的就是菜单项.菜单条(MenuBar)是菜单中级别最 ...
- k8s-PV和PVC使用
上节课我们学习了 PV 的使用,但是在我们真正使用的时候是使用的 PVC,就类似于我们的服务是通过 Pod 来运行的,而不是 Node,只是 Pod 跑在 Node 上而已,所以这节课我们就来给大家讲 ...
- WebStorm 2017 最新激活方式
刚开始使用WebStorm注册时,在打开的License Activation窗口中选择“activation code”,在输入框输入下面的注册码 43B4A73YYJ-eyJsaWNlbnNlSW ...
- python 读取文件行
将文件转化成二进制码,并读取行数,计算总行数 import os Str=input("请输入路径") Sum=0 def read(Str): a = os.listdir(St ...
- Nginx安装与配置【转】
原文:linux之nginx 作者;海燕. 一.nginx Ngix是web服务器,跟apache一样,它可以做动态请求转发.web端负载均衡.反向代理等等: tomcat是应用服务器,当然如果非用逼 ...
- dedecms:限制栏目列表生成的最大页数防止被采集
dedecms:限制栏目列表生成的最大页数防止被采集 如果您的网站数据量较大,列表很多的话甚至达到上千页,生成列表时就特别耗费时间,这个缺点可以被优化掉:网站好不容易建起来,担心网站内容被采集走,如果 ...
- 《数字图像处理(MATLAB)》冈萨雷斯
<数字图像处理(MATLAB)>冈萨雷斯 未完结! 参考:数字图像处理——https://blog.csdn.net/dujing2019/article/category/8820151 ...