交替最小二乘ALS
https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5032691.htmlhttp://www.cnblogs.com/skyEva/p/5570098.html1. 基础回顾矩阵的奇异值分解 SVD（特别详细的总结，参考 http://blog.csdn.net/wangzhiqin...
R语言关于非线性最小二乘的知识点实例
在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于R语言关于非线性最小二乘的知识点实例内容，有兴趣的朋友们可以学习下。
LM算法与非线性最小二乘问题
摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法--LM算法的文章，当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触：LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量...
SLAM中的优化理论（二）- 非线性最小二乘
本篇博客为系列博客第二篇，主要介绍非线性最小二乘相关内容，线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论（一）—— 线性最小二乘。本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法。博客中主要内容为：非线性最小二乘介绍；下降法相关理论(Desent Method);信任区域理论...
Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法
Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法eryar@163.comAbstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg-Marquardt optimization algorith...
【机器学习】求解过程快速又简单的最小二乘支持向量机LSSVM二分类
最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种简单的支持向量机（SVM）。普通的SVM的表达形式为 argminΦ(w)=12wTw+C∑iξisubjecttodi(wTxi+b)−(1−ξi)≥0,ξi≥0 其中 di 是标准答案，取值为1和-1, ...
数值分析 最小二乘 matlab
1. 已知函数在下列各点的值为 -1-0.75-0.500.250.50.75 1.000.81250.751.001.31251.752.3125分别用一次、二次、三次最小二乘拟合多项式拟合上述数据，画出所给数据和所求最小二乘拟合多项式的图像。程序：function f=multifit(x,y,...
SLAM中的优化理论（一）—— 线性最小二乘
最近想写一篇系列博客比较系统的解释一下 SLAM 中运用到的优化理论相关内容,包括线性最小二乘、非线性最小二乘、最小二乘工具的使用、最大似然与最小二 乘的关系以及矩阵的稀疏性等内容。一方面是督促自己对这部分知识进行总结,另一方面也希望能够对其他人有所帮助。由于内容比较多希望能够坚持写完。本篇博客主要...
Spark机器学习(10)：ALS交替最小二乘算法
1. Alternating Least SquareALS(Alternating Least Square)，交替最小二乘法。在机器学习中，特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法。如下图所示，u表示用户，v表示商品，用户给商品打分，但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分。比如用户u6就没有给商品...
一般多项式曲线的最小二乘回归(Linear Regression)
对于一般多项式：K为多项式最高项次，a为不确定的常数项，共k+1个;有离散数据集对应,其方差：β为,方差函数S对β自变量第j个参数的梯度(偏导数):当以上梯度为零时，S函数值最小，即：中的每个每个偏导数构成一个等式：...则：...变为矩阵形式：这样就变成线性方程求解形式，可用高斯消元等方法求得,注...
数学规划模型的matlab求解 非线性最小二乘lsqnonlin
LINK :http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f037d60100ok8y.html
《Linear Algebra and Its Applications》-chaper6-正交性和最小二乘法-最小二乘问题
最小二乘问题：结合之前给出向量空间中的正交、子空间W、正交投影、正交分解定理、最佳逼近原理，这里就可以比较圆满的解决最小二乘问题了。首先我们得说明一下问题本身，就是在生产实践过程中，对于巨型线性方程组Ax=b，可能是无解的，但是我们就是迫切的需要一个解，满足这个解是方程的最近似解。下面我们综合之前给...
【模式识别与机器学习】——最小二乘回归
线性回归 线性回归是很常见的一种回归，线性回归可以用来预测或者分类，主要解决线性问题。 最小二乘法 线性回归过程主要解决的就是如何通过样本来获取最佳的拟合线。最常用的方法便是最小二乘法，它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。 ...
大白话5分钟带你走进人工智能-第四节最大似然推导mse损失函数（深度解析最小二乘来源）（2）
第四节 最大似然推导mse损失函数（深度解析最小二乘来源）（2）上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义，了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大，同时损失函数（最小二乘）最小，留下了一个问题，就是这两个因素或者目的矛盾吗？今天我们就接着上面的问题继续解剖下去。我们再来回顾下似然函数：所...
最小二乘拟合
在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量。根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线，这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。这类问题通常有两种情况：一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知，但一些参数未知，需要确定未知参数的最佳估计值；另一种是x与y之间的函数形式还不知道，需要找出它们之间的经...
Stanford大学机器学习公开课（三）：局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑回归、感知器算法
（一）局部加权回归通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值，因为它容易导致欠拟合（underfitting）。如下图的左图。而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。如下图的右图。下面来讲一种非参数学习...