自己的數學基礎實在是捉急，尤其是線代這塊，本科學習線代時都只是死記硬背計算方法，完全沒有理解它背後的幾何物理意義。後聞mit dr.strange的線代公開課口碑很好，所以花了一段時間把它刷完了，理清了很多疑惑，又引出了很多疑惑。在上述場景中，假設獲取到了三個點的資料：（1，1）（2，2）（3，2）；顯然，它們的變化趨勢很接近一條直線但肯定是無法直接求出這條直線的方程的。
那麼如何求得乙個最接近的解？
這裡就要用到投影的原理。右側向量不在列空間中，就找乙個平面內最接近該向量的向量代替它求得直線方程。由此求得的cd將是擬合出的最優直線。
python最小二乘法擬合圓 最小二乘法擬合圓
有一系列的資料點 我們知道這些資料點近似的落在乙個圓上。依據這些資料預計這個圓的引數就是乙個非常有意義的問題。今天就來講講怎樣來做圓的擬合。圓擬合的方法有非常多種，最小二乘法屬於比較簡單的一種。今天就先將這樣的。我們知道圓方程能夠寫為 x?xc 2 y?yc 2 r2 通常的最小二乘擬合要求距離的平...
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有一系列的資料點 我們知道這些資料點近似的落在乙個圓上。依據這些資料預計這個圓的引數就是乙個非常有意義的問題。今天就來講講怎樣來做圓的擬合。圓擬合的方法有非常多種，最小二乘法屬於比較簡單的一種。今天就先將這樣的。我們知道圓方程能夠寫為 x?xc 2 y?yc 2 r2 通常的最小二乘擬合要求距離的平...
最小二乘法 模型 普通最小二乘法的推導證明
在統計學中，普通最小二乘法 ordinary least squares，ols 是一種用於在線性回歸模型中估計未知引數的線性最小二乘法。ols通過最小二乘法原則選擇一組解釋變數的線性函式的引數 最小化給定資料集中觀察到的因變數 被 變數的值 與 變數之間殘差的平方和。我們先以一元線性模型為例來說明...