摘要：
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、 阅读全文
posted @ 2016-02-28 23:16
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摘要：
我们知道在二维坐标中，已知两点就可以确定一个线性方程，如果有n个数据点(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)，那么就会有n个线性方程，我们使用最小二乘法从这n个方程中拟合出一个最佳的线性方程，也就是求出方程的参数a，b设某个已知的一元线性方程的表达式为：y=a+bx有一组权重相等的测量 阅读全文
posted @ 2016-02-28 23:12
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摘要：
避免过度拟合之正则化 “越少的假设，越好的结果” 商业情景： 当我们选择一种模式去拟合数据时，过度拟合是常见问题。一般化的模型往往能够避免过度拟合，但在有些情况下需要手动降低模型的复杂度，缩减模型相关属性。 让我们来考虑这样一个模型。在课堂中有10个学生。我们试图通过他们过去的成绩预测他们未来的成绩 阅读全文
posted @ 2016-02-28 17:31
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import java.util.Scanner; public class Least_square_fit { public static double Least_square_method(int n,int m,double X[],double Y[],double A[],double 阅读全文
posted @ 2016-02-28 17:29
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摘要：
题目来自老师的课后作业，如下所示。很多地方应该可以直接调用函数，但是初学Python，对里面的函数还不是很了解，顺便带着学习的态度，尽量自己动手code。 测试版代码，里面带有很多注释和测试代码： [python] view plain copy # -*- coding: cp936 -*- im 阅读全文
posted @ 2016-02-28 17:16
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