最小二乘法也称为最小平方法，是一种数据优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。最小二乘法最初由高尔顿在创立回归分析的时候提出，现在已经成为探索变量间关系最重要的方法，最小二乘法根据其数学原理命名，即误差平方和最小，在误差平方和最小状态下进行函数参数估计，可认为是参数的最佳估计。一、
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2016-02-29 00:19:04
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一、线性最小二乘法 1、基本思路 令，其r(x)是事先选定的一组线性无关的函数。ak是待定系数。然后拟合的准则就是使得yi与f(xi)的距离的平方和最小，称之为最小二乘准则 2、系数的确定 ，要使距离的平方和最小，那只要取得，使得取到极值，就可以解除待定系数ak，记 然后线性方程组为，所以当R列满秩
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2016-02-29 00:17:27
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1、最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例： close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xf
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2016-02-28 18:36:51
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因为我所在的项目要用到最小二乘法拟合，所有我抽时间将C++实现的程序改为JAVA实现，现在贴出来，供大家参考使用。/** * <p>函数功能：最小二乘法曲线拟合</p> * @param x 实型一维数组，长度为 n 。存放给定 n 个数据点的 X 坐标 * @param y 实型一维数组，长度为
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2016-02-28 18:23:25
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 中文名最小二乘法
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2016-02-28 18:19:25
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概念 最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。 原理 [原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结，希望对大家能有用] 给定数据点pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与
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2016-02-28 18:18:42
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主要内容：什么是最小二乘 最小二乘的几何意义 正交投影矩阵 什么是最小二乘？假设我们手上有n组成对的数据，{(xi,yi):i=1…n}，为了探究y变量与x变量的关系，我们希望用一个多项式来匹配它，可是多项式中的系数怎么确定呢？拿来拼凑肯定是不行的，最小二乘法告诉我们，这个多项式的系数应该让每个点的...
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2015-12-17 12:37:44
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1.解决问题： 当一组样本数据中含有(较小波动的)正常数据(inliers)和(较大波动的)异常数据(outliers)且异常数据的量还不小于正常数据的量时，用最小二乘法将难以获得期望的直线(即能拟合正常数据的直线)，随机抽样一致(RandomSAmple Consensus, RANSAC)算法就...
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2015-11-26 06:53:50
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对于常规线性模型来说，其精确的模型可定义如下： 其中，模型中的第一部分描述了通过待预测值随自变量的变化趋势，而第二部分描述了线性模型不能建模的误差项。 最小二乘方法采用损失代价和最小来获得线性模型的参数。在此，我们通过假设误差项的概率分布，并用最大似然估计的方法寻求模型参数Θ。 在此，我们假设误差项...
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2015-11-18 16:00:10
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回归分析是数据挖掘中最基本的方法，其中基于普通最小二乘法的多元线性回归要求模型中的特征数据不能存在有多重共线性，否则模型的可信度将大打折扣。但是就是技术而言，如何确定模型中的各各特征之间是否有多重共线性呢？本文详细介绍了在SPSS中的诊断方法。...
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2015-11-12 18:14:18
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