这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题。代码如下：(数据同上一篇博客)(是不是很简单????)>x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2)
>y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3)
>lsfit(x,y)结果如下：..
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2017-05-07 21:16:36
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在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求?偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数 ...
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2017-05-03 17:30:08
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1.基础概念： (1) 10折交叉验证：英文名是10-fold cross-validation，用来測试算法的准确性。是经常使用的測试方法。将数据集分成10份。轮流将当中的9份作为训练数据。1分作为測试数据，进行试验。每次试验都会得出对应的正确率（或差错率）。10次的结果的正确率（或差错率）的平均 ...
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2017-04-24 19:05:17
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最小二乘法辨识 最小二乘法-矩阵求导求解 最小二乘法的一般形式和矩阵形式原理推导和代码实现 ...
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2017-04-10 21:47:40
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最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。 1.最小二乘法的原理与要解决的问题 最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的，原理的一般形式很简单，当然发现的过程是非常艰难的。形式如下式： 目标函数 = ...
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2017-04-05 22:10:55
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梯度下降法的作用是求到一种方案，使得拟合过程中的损失函数最小(结果可能只为局部最优值)，除此之外还有最小二乘法等方法。 关于此方法详细的阐述参见：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/12/05/mathmatic_in_machine_le ...
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2017-04-04 00:31:54
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作者：桂。 时间：2017-04-02 10:36:09 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6658655.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 【读书笔记09】 前言 西蒙.赫金的《自适应滤波器原理》第四版第八章：最小二乘法。因为最小二乘涉及 ...
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2017-04-03 09:34:13
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所有的相机标定方法，本质都是在求取内参和外参中所含的参数。 基于3D标定物的标定方法 使用基于3D标定物进行相机标定，是一种传统且常见的相机标定法。计算机视觉中，经典的3D标定物，棋盘方形格图案，并且提供其中角点的精确坐标。 主要流程 这一类标定法，主要包括四个步骤： 检测每张图片中的棋盘图案的角点 ...
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2017-03-22 18:08:39
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同其他语言比起来，R语言中使用最小二乘法的方式应该是最简单的。 ...
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2017-03-08 11:02:22
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7.1.1 回归与现代预测 7.1.2 最小二乘法 7.1.3 代码实现 （1）导入数据 （3）主函数 资料来源：郑捷《机器学习算法原理与编程实践》 仅供学习研究 ...
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2017-02-17 14:56:47
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