”最小二乘“ 的搜索结果

     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（真实目标对象与拟合目标对象的差）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...

     1974年高斯提出的最小二乘法的基本原理是未知量的最可能值是使各项实际观测值和计算值之间差的平方乘以其精确度的数值以后的和为最小。zkykvkzkykvkzkz(k)zk为观测值，yky(k)yk为计算值，vkv(k)vk误差。最小二乘法为...

     最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0 ，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。 首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。 ...

     最小二乘滤波算法的基本算法是递归最小二乘算法，这种算法实际上是FIR维纳滤波器的一种时间递归实现，它是严格以最小二乘准则为依据的算法。它的主要优点是收敛速度快，所以在快速信道均衡、实时系统辨识和时间序列...

     核递归最小二乘 核递归最小二乘算法的 Julia 实现 KRLS 是一种快速高效的在线核回归算法。KRLS 一次处理一个样本的数据，并构建一个训练点字典，用于逼近函数。 Y. Engel、S. Mannor 和 R. Meir，“内核递归最小...

     最小二乘自适应滤波器，首先叙述最小二乘法的基础，并推导递推最小二乘(RLS)算法；然后介绍线性空间的概念，并在此基础上讨论两种重要的最小二乘自适应算法——最小二乘格形(LSL)算法和快速横式滤波器(FTT)算法

     针对目前多传感器数据融合过程中传感器对某一状态量测量时精度较低的问题，提出了基于最小二乘原理的多传感器加权数据融合算法。该方法利用最小二乘原理和方差的遗忘信息,通过均方误差比较，计算出各个传感器的权重...

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