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回归–线性最小二乘问题

2018年04月11日 ⁄ 综合 ⁄ 共 522字 ⁄ 字号 评论关闭

先说一下线性最小二乘,再说非线性最小二乘

已知M个N+1维空间中点:

其中

我们想要求得一个函数

使得:

上式用矩阵表示即:

其中:

为了最小化上式,对求导得:

针对上式怎么求呢?

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补充知识:对称正定矩阵的Cholesky分解

设矩阵是对称正定矩阵,那么矩阵可以分解为:

其中为下三角矩阵,为上三角矩阵。

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用对称正定矩阵的Cholesky分解就可以解,因为是对称正定矩阵,所以存在下三角矩阵使得,等价于解

首先令:,通过,解出,然后就可以解出了。

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线性最小二乘有很多开源的代码,我这里只拿python的机器学习库Scikit-learn写个二维空间中的例子,Scikit learn官网中有详细的代码:

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