最小二乘法及其c 的實現

//最小二乘法的實現

#include#include#include "source.h"
#define length 10
using namespace std;
double fun(int n, double array[length][length])
} }for (ii = 0; ii < n; ii++) //求對角線的積 即 行列式的值
det1 = det1 * array[ii][ii];
//行變換偶數次符號不變
if (iter % 2 == 1)
det1 = -det1;
return (det1);
}void leastsquaremethod(int n,int m, double* x, double* y) , sumy[length] = ;
for (i = 0; i <2*m; i++) 
sumx[i] = tempsumx;
sumy[i] = tempsumy;
} int a=0;
//上三角
for (i = 1; i < m + 1; i++) 
} //下三角
for (j = 1; j <= m; j++) 
} //臨時賦值
for (i = 0; i <= m; i++) 
} for (i = 0; i <= m; i++) 
d[i + 1] = fun(m+1, arr);//求行列式的值
for (int p = 0; p <= m; p++) 
} }d[0] = fun(m + 1, temp);
double z[length];
for (i = 0; i <= m; i++) 
char cha = '+';
cout << "擬合資料的" << m << "次多項式為:p" << m << "(x)=" << z[0];
for (i = 1; i <= m; i++) 
cout << endl;
}int main() 
cout << "\n----------錄入完畢----------" << endl;
cout << "請輸入所求多項式的次數:";
cin >> m;
leastsquaremethod(n, m, x, y);
system("pause");
return 0;
}

最小二乘法及其C 實現

監督學習中，如果 的變數是離散的，我們稱其為分類 如決策樹，支援向量機等 如果 的變數是連續的，我們稱其為回歸。回歸分析中，如果只包括乙個自變數和乙個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，...

最小二乘法及其c 的實現

目錄 1 引文背景 2 最小二乘法原理介紹 3 最小二乘法在c 上的實現 4 最小二乘法與梯度下降法的比較 一.背景 通過這段描述可以看出來，最小二乘法也是一種優化方法，求得目標函式的最優值。並且也可以用於曲線擬合，來解決回歸問題。難怪 統計學習方法 中提到，回歸學習最常用的損失函式是平方損失函式，...

最小二乘法

include stdafx.h include include const int n 2 const int m 5 int sgn double x void lss double g n 1 int xm,int xn,double x m double p,double w m lss函式...