总结 最小二乘法 梯度下降要快很多,因为它是一种使用二阶导数的方法。 步骤:高斯-牛顿法高斯牛顿法相较于牛顿法,避免了求解海瑟矩阵,大大降低了运算量。高斯牛顿法用于解决非线性最小二乘问题,达到数据拟合、参数估计和...。 作业2:最小二乘法总结本总结是知乎,csdn的平台的搬运,非原创。最小二乘法是一种...
高斯-牛顿算法是非线性回归模型中求回归参数进行最小二乘的一种迭代方法,其基本思想是使用泰勒级数展开式近似地代替非线性回归模型,然后通过多次迭代,多次修正回归系数,使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数,最后使原模型的残差平方和达到最小。其直观思想是先选取一个参数向量的参数值x,若函数f(x,t)在x...
我们的目标是:找到参数a,b,c合适的取值来最小化这个误差∑i=1N12[exp(axi2+bxi+c)+noise−yi]2∑i=1N21[exp(axi2+bxi+c)+noise−yi]2。最小二乘法中的最小就是这么来的。 我们来根据那个误差函数找最优的a,b,c的方法叫做高斯牛顿法。接下来我们看看高斯牛顿法怎么做的。
高斯-牛顿算法是非线性回归模型中求回归参数进行最小二乘的一种迭代方法,其基本思想是使用泰勒级数展开式近似地代替非线性回归模型,然后通过多次迭代,多次修正回归系数,使回归系数不断逼近非线性回归模型的最佳回归系数,最后使原模型的残差平方和达到最小。其直观思想是先选取一个参数向量的参数值x,若函数f(x,t)在x...
2019-12-17 15:30 −一、线性最小二乘拟合 使用一个简单函数在整体上逼近已知函数,使其在整体上尽可能与原始数据曲线近似。记为: 称之为拟合曲线,若该函数为插值多项式,则所有偏差为零。 但实际情况中,我们不可能要求近似曲线 y = 严格通过这么多数据点。但为了使其尽可能反映所给数据的... ...