• 最小二乘法小结

    1.最小二乘法的原理与要解决问题 最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的,原理的一般形式很简单,当然发现的过程是非常艰难的。形式如下式: 目标函数=Σ(观测值-理论值)2 观测值就是我们的多组样本,理论值就是...
    文章 2017-11-15 1138浏览量
  • 线性回归之——最小二乘法

    最小二乘法”是最优化问题中建立经验公式的一种实现方法。了解它的原理,对于了解“Logistic回归”和“支持向量机的学习”都很有裨益。二、背景知识 “最小二乘法”出现的历史背景是很有意思的。(以下文字摘录...
    文章 2017-07-21 1723浏览量
  • 线性回归之——最小二乘法

    最小二乘法”是最优化问题中建立经验公式的一种实现方法。了解它的原理,对于了解“Logistic回归”和“支持向量机的学习”都很有裨益。二、背景知识 “最小二乘法”出现的历史背景是很有意思的。(以下文字摘录...
    文章 2017-01-09 1719浏览量
  • 最小二乘法小结

    1.最小二乘法的原理与要解决问题 最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的,原理的一般形式很简单,当然发现的过程是非常艰难的。形式如下式: 目标函数=Σ(观测值-理论值)2 观测值就是我们的多组样本,理论值就是...
    文章 2017-09-23 1019浏览量
  • 为什么要学习算法?

    整数乘法问题的目标输出就是x·y这个乘积。问题:整数乘法 输入:两个n位数字的非负整数x和y。输出:x和y的乘积。1.2.3 小学算法 精确地定义了计算问题之后,我们描述一种解决该问题的算法,这种算法和我们在小学三...
    文章 2018-12-07 4682浏览量
  • 浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用

    首先介绍交叉最小二乘法,之所以交叉最小二乘法能够应用到这个目标函数主要是因为L对U和V都是凸函数。首先分别对用户因子向量和项目因子向量求偏导,令偏导等于0求驻点,具体解法如下: 上面就是用户因子向量和项目...
    文章 2015-10-15 899浏览量
  • DP之矩阵连乘问题

    最优叉查找树的一道思考习题同最优叉查找树一样,矩阵连乘问题也是一个卡特兰数问题(其动态规划的构造过程都很像) 分析解答: a,铺垫的数学知识首先要搞清楚矩阵相乘是怎么乘的: 1)对于连续的n个矩阵相乘 A...
    文章 2017-11-02 1033浏览量
  • 浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用

    首先介绍交叉最小二乘法,之所以交叉最小二乘法能够应用到这个目标函数主要是因为L对U和V都是凸函数。首先分别对用户因子向量和项目因子向量求偏导,令偏导等于0求驻点,具体解法如下: 上面就是用户因子向量和项目...
    文章 2016-05-05 3218浏览量
  • 线性回归

    3.2正规方程(最小二乘法) 损失函数的另一种解法是正规方程,它能一步得到解。这种解法是很直观的数学解法,但是在特征维度很多的时候,在工程上没有任何优势,所以现在都是用梯度下降。这是代数形式的正规方程,...
    文章 2018-08-22 786浏览量
  • “寻根问祖”深度学习只需六段代码

    1.最小二乘法最小二乘法(又称最小平方法)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。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为...
    文章 2017-09-23 2151浏览量
  • Deep Learning」读书系列分享第四章:数值计算

    按照我们之前所说的,首先要求出这个系统的目标函数,我们这里用了一个最小二乘法的目标函数,然后求这个目标函数的最小值问题。首先我们要求它的偏导数,∂J(θ)/∂θj,它表示一个方向,然后沿着这个方向更新那个...
    文章 2017-10-24 747浏览量
  • 《Spark MLlib 机器学习实战》1——读后总结

    最小二乘法 最小二乘,就是基于均方误差寻找最佳匹配函数的过程。在矩阵中就是把大矩阵拆分成连个小矩阵的计算。实践 new ALS() rank 隐藏的因子数 iterations 迭代次数 lambda 正则项参数 implicitPref 显示反馈...
    文章 2017-12-04 1404浏览量
  • 数据挖掘其实就是为了干这四种事?

    数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。一般来说,数据挖掘主要侧重解决四类问题...如需了解细节,请查阅:一元线性回归分析、多元线性回归分析、最小二乘法等相关知识。本文作者:松哥 来源:51CTO
    文章 2017-08-01 992浏览量
  • Logistic Regression——用线解决问题

    类似最小二乘法的思路,我们有下面的推断 其实如果把目标约定为计算β,那么问题也就被归约为一个参数估计问题,而我们最常用的方法就是极大似然估计法。这里不具体介绍MLE,换种角度我们从头开始设计这个分类器。...
    文章 2016-03-25 3247浏览量
  • 真正理解拉格朗日乘子法和 KKT 条件

    对于有些问题可以直接通过这种方法求出解析解(如最小二乘法)。但是也有很多问题解不出来或者很难解,所以就需要梯度下降法、牛顿法、坐标下降法之类的数值迭代算法了(感知机、logistic 回归中用到)。对于这些...
    文章 2018-06-06 4664浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一3.1 回归分析

    其系数矩阵、结构矩阵、常数项矩阵分别为A=X'X=X=B=X'Y=回归方程系数的最小二乘估计为b=A-1B=(XTX)-1X'Y需要说明的是,在多项式回归分析中,检验bj是否显著,实质上就是判断x的j次项xj对y是否有显著影响。...
    文章 2017-07-03 7048浏览量
  • 数据挖掘主要解决的四类问题

    如需了解细节,请查阅:一元线性回归分析、多元线性回归分析、最小二乘法等相关知识。数据挖掘的应用领域 数据挖掘一开始就是面向应用而诞生的,前面说到数据挖掘主要解决四大类的问题,如果把这些问题演绎到不同的...
    文章 2012-09-28 943浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一 3.1 回归分析

    其系数矩阵、结构矩阵、常数项矩阵分别为A=X'X=X=B=X'Y=回归方程系数的最小二乘估计为b=A-1B=(XTX)-1X'Y需要说明的是,在多项式回归分析中,检验bj是否显著,实质上就是判断x的j次项xj对y是否有显著影响。...
    文章 2017-08-02 2092浏览量
  • 从奔腾I的VCD播放到AI区块链播放器——程序优化的魔法

    面对这种情况就可以用最简单的算法,一个非零点做一次乘法,8个点做8个乘法就可以解决。这比IDCT快速算法又快了很多,两个非零点的情况也是类似的。如果说两个以上系数不为0用快速算法就可以解决,因为用一个点算...
    文章 2018-04-23 1044浏览量
  • 动态规划之矩阵连乘问题

    ,在计算过程中,保存已解决的子问题答案。include<iostream>using namespace std;void outPut(int i,int j,int*s) { if(i=j) return; outPut(i,s[i][j],s); outPut(s[i][j]+1,j,s); cout<lt;...
    文章 2017-11-15 1278浏览量
  • 《机器学习实战》预测数值型数据-回归(Regression)

    《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器...上式限定了所有的回归系数的平方和不能大于lambda,使用普通的最小二乘法回归在当两个或更多的特征相关时,可能会...
    文章 2016-05-14 719浏览量
  • 30 个重要数据结构和算法完整介绍(04)

    例如快速排序、合并排序、分搜索或快速乘法算法。特性每个 DAC 问题都可以写成一个递推关系&xff1b;因此&xff0c;必须找到停止递归的基本情况&xff1b;它的复杂度是T(n)&61;D(n)&43;C(n)&43;M(n)&xff0c;这意味着每个...
    文章 2021-11-24 10浏览量
  • 艾伟也谈项目管理,利用简单的一元线性回归分析估计...

    估计方法有很多,如曲线拟合法或最小二乘法。这里我们采用最小二乘法进行估计。最小二乘法估计的基本原理如下: 求极值可以使用微积分中的求极值方法,首先令Q(a,b)对a和b分别求偏导,并令偏导为零,得如下方程组: ...
    文章 1970-01-01 1002浏览量
  • 为什么你的机器学习商业应用会失败?...

    例如,用于回归的最小二乘法,最初发表于1805年。相信我,人类在200年内走过了漫长的道路。如今,市面上有一些相当先进的设备……但是如果你不知道这台烤箱是如何工作的,你怎么才能制造造一台更好的烤箱呢?所以你所...
    文章 2018-07-11 1355浏览量
  • 独家|一文读懂神经网络(附解读&案例)

    对于神经网络来说,局部最小值是一个非常棘手的问题,因为神经网络的公式并不能保证我们能达到全局最小值。陷入局部最小值意味着我们仅对参数进行了局部优化,但在损失函数表面的某个点可能存在更优解。神经网络损失...
    文章 2019-08-28 1514浏览量
  • 不学好数学也想当数据科学家?不存在的

    Hermitian矩阵,反Hermitian矩阵和酉矩阵,f)矩阵分解的概念/矩阵LU分解,Gaussian/Gauss-Jordan消元法求解Ax=b的线性方程组,g)向量空间,基,极化,正交性,标准正交,线性最小二乘,h)奇异值分解,i)特征值,特征...
    文章 2018-02-06 3062浏览量
  • 车品觉:对于大数据未来趋势的判断

    首先,所有的数据应用都是从第象限的“数据驱动”开始,这部份的数据集中而且要解决问题很明确,已经可以开始运用数据来优化我们的决策,在这个阶段可以观察到人类的惰性,以致于没办法把数据作为他们的核心竞争...
    文章 2017-05-02 1394浏览量
  • 通过改进算法来优化程序性能的真实案例(Ransac)

    如果有效数据占大多数,无效数据只是很少量时,我们可以通过最小二乘法或类似的方法来确定模型的参数和误差。如果无效数据很多(比如,超过了50%的数据是无效数据),最小二乘法就失效了,我们需要新的算法。上图...
    文章 2017-06-21 994浏览量
  • 通过改进算法来优化程序性能的真实案例(Ransac)

    如果有效数据占大多数,无效数据只是很少量时,我们可以通过最小二乘法或类似的方法来确定模型的参数和误差。如果无效数据很多(比如,超过了50%的数据是无效数据),最小二乘法就失效了,我们需要新的算法。上图...
    文章 2017-07-19 847浏览量
  • 用scikit-learn和pandas学习Ridge回归

    一般可以用梯度下降法和最小二乘法解决这个问题。scikit-learn用的是最小二乘法。2.数据获取与预处理 这里我们仍然用UCI大学公开的机器学习数据来跑Ridge回归。数据的介绍在这:...
    文章 2017-11-22 1214浏览量
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