线性代数里的最小二乘法介绍

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李锐博恩 发表于 2021/07/15 07:16:47 2021/07/15
【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:

通过对  进行微分 [2]  求最值,可以得到:

如果矩阵  非奇异则  有唯一解 [3]  :

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

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