线性代数里的最小二乘法介绍
【摘要】 考虑超定方程组(超定指未知数小于方程个数):
其中m代表有m个等式,n代表有 n 个未知数 ,m>n ;将其进行向量化后为:
, ,
显然该方程组一般而言没有解,所以为了选取最合适的 让该等式"尽量成立",引入残差平方和函数S
(在统...
考虑超定方程组(超定指未知数小于方程个数):
其中m代表有m个等式,n代表有 n 个未知数 ,m>n ;将其进行向量化后为:
, ,
显然该方程组一般而言没有解,所以为了选取最合适的 让该等式"尽量成立",引入残差平方和函数S
(在统计学中,残差平方和函数可以看成n倍的均方误差MSE)
当 时, 取最小值,记作:
参考文献:百度百科
文章来源: reborn.blog.csdn.net,作者:李锐博恩,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:reborn.blog.csdn.net/article/details/83039003
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)