Публикации по теме 'least-squares'


Простая линейная регрессия
Этот алгоритм преподается в качестве вводной главы почти в каждом курсе по машинному обучению, с которым вы сталкиваетесь. Это потому, что этот алгоритм позволяет учащимся удобно визуализировать интуицию, стоящую за ML. Я постараюсь объяснить это как можно проще. Теперь без лишних слов давайте начнем понимать, что это за алгоритм и как он работает. SLG — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который помогает прогнозировать значения непрерывной переменной, используя информацию..

Линейная алгебра. Полиномы. Интерполяция. Наименьших квадратов
Хотите стать экспертом в области компьютерного зрения и обнаружения объектов? Подпишитесь на новый практический курс В этой части лекций мы поговорим о простейших «мл-моделях» - полиномах. Но сами по себе полиномы - это всего лишь некоторая функция, поэтому мы также поговорим об их интерполяции и попробуем составить их методом наименьших квадратов . Начнем с магии: Как мы видим, мы можем интерполировать наше уравнение полинома 2-го порядка очень точно (зеленая линия..

Вопросы по теме 'least-squares'

SciPy: поэлементный неотрицательный метод наименьших квадратов с использованием массива векторов b
Мне нужно решить линейную задачу Ax = b , получив x методом наименьших квадратов. Все элементы x должны быть неотрицательными, поэтому я использую scipy.optimize.nnls (документация здесь ). Проблема в том, что мне нужно много раз решать...
3012 просмотров
schedule 01.02.2024

Алгоритм полных наименьших квадратов в C/C++
Учитывая набор точек P, мне нужно найти линию L, которая наилучшим образом приближает эти точки. Я пытался использовать функцию gsl_fit_linear из научной библиотеки GNU. Однако мой набор данных часто содержит точки, которые имеют линию наилучшего...
1599 просмотров
schedule 28.04.2024

Использование метода наименьших квадратов Scipy для наилучшего сопоставления данных со смещенной кривой мощности
Я новичок в Python/Scipy/Numpy. Я успешно использовал пример отсюда для сглаживания данных с использованием метода наименьших квадратов. Но в паре случаев его точность падает на крайних значениях. Похоже, что смещенная кривая мощности подходит...
178 просмотров
schedule 08.09.2022

Оценка параметров нескольких наборов данных в julia DifferentialEquations
Я искал и не смог найти прямой способ использования оценки параметра DifferentialEquations в julia для соответствия нескольким наборам данных. Итак, допустим, у нас есть это простое дифференциальное уравнение с двумя параметрами: f1 = function...
655 просмотров

Улучшение производительности многих операций левого деления подматрицы (mldivide, \)
У меня есть две матрицы, a1 и a2 . a1 — 3x12000, а a2 — 3x4000. Я хочу создать еще один массив размером 3x4000, который является левым матричным делением ( mldivide , \ ) подматриц 3x3 a1 и подматриц 3x1 a2 . Вы можете легко сделать это...
354 просмотров

Ускорить Least_square scipy
Как ускорить работу функции least_square ? У нас есть шесть переменных (3 угла ориентации и 3 смещения осей), которые необходимо оптимизировать. На вход функции подаются два набора трехмерных точек, два набора точек на плоскости и матрица проекции....
363 просмотров
schedule 08.12.2023

Есть ли подпрограмма, похожая на lstsq(), для решения проблем OLS с использованием QR Householder?
Встроенная функция lstsq() используется для решения задачи наименьших квадратов Ax=b, аргументом, который принимает эта функция, является матрица Вандермонда A и вектор b, представляющий целевую переменную. Подпрограмма этой встроенной функции...
32 просмотров
schedule 26.07.2022