Публикации по теме 'least-squares'
Комплексное исследование метода наименьших квадратов (часть 2)
В первой части я подробно рассмотрел обычную задачу наименьших квадратов. В этой части (часть 2) я рассмотрю многоцелевые задачи наименьших квадратов. Если вы еще не прочитали первую часть, обратитесь к следующей статье для получения дополнительной информации:
Комплексное исследование метода наименьших квадратов (часть 1) todatascience.com
Для получения дополнительной информации и более подробных объяснений, пожалуйста, обратитесь к..
Линейная регрессия/метод наименьших квадратов
Линейный метод подбора с учителем наименьших квадратов — это простейшая и наиболее часто применяемая форма линейной регрессии, которая обеспечивает решение проблемы поиска наилучшей прямой линии, проходящей через набор точек.
Наша общая модель линейной регрессии выглядит так:
Входные данные представляют собой вектор признаков (краткое число x1, x2, ⋯ , xk полные значения ) Выходные данные представляют собой скаляр y .
y = w0 + w1*x1 + w2*x2 + w3*x3 + … + wk*xk..
Упрощенная линейная регрессия
Линейная регрессия: подгонка прямой линии к набору наблюдений.
Вот и все.
Это простейшая форма регрессионного анализа.
Пример
Есть группа людей, которых я измерил, и 2 характеристики, которые я измерил у этих людей, - это их вес и их высокий уровень.
Убрать вес по оси X и верхний уровень по оси Y .
Отображение точек веса людей относительно их роста. И я вижу, что существует линейная связь.
Как насчет того, чтобы провести к нему прямую линию? Я могу использовать..
Углубленный анализ регуляризованного алгоритма наименьших квадратов по минимизации эмпирического риска
Эта статья познакомит вас с ключевыми понятиями о минимизации регулируемых потерь (RLM) и минимизации эмпирического риска (ERM), а также познакомит вас с реализацией алгоритма наименьших квадратов с использованием MATLAB. Затем модели, полученные с использованием RLM и ERM, будут сравниваться и обсуждаться друг с другом.
Мы будем использовать задачу аппроксимации полиномиальной кривой, чтобы предсказать лучший полином для этих данных. Алгоритм наименьших квадратов будет реализован..
Вопросы по теме 'least-squares'
Является ли линейная регрессия тем же самым, что и обычный метод наименьших квадратов в SPSS?
Я хочу использовать модель линейной регрессии , но я хочу использовать обычный метод наименьших квадратов , который, как мне кажется, является разновидностью линейной регрессии. Я использую программное обеспечение SPSS. Он имеет только линейную...
20283 просмотров
schedule
12.04.2022
уравнение наименьших квадратов для вертикальной линии
Учитывая следующие 2d точки:
213 106.8
214 189
214 293.4
213 324
223 414
Я хочу найти уравнение для линии вертикальной оси наименьших квадратов, которая проходит через них. Мой план состоит в том, чтобы получить уравнение линии,...
5137 просмотров
schedule
03.10.2022
MATLAB: запуск функции из предыдущей версии
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Спасибо @yoda и @morispaa. Вы оба правы, и решение @morispaa работает, т. е. моя обработка преобразованных коэффициентов, основанная на предположениях о пространстве, охватываемом Z , а также о порядке и >ориентация векторов Z...
1032 просмотров
schedule
05.05.2024
Определяемый пользователем якобиан в MATLAB's lsqnonlin
При использовании функции MATLAB lsqnonlin я пытаюсь дать пользователю -определенная матрица Якоби, как описано в документации.
Выход целевой функции, используемой в lsqnonlin, должен быть вектором неквадратных значений, которые при возведении в...
1090 просмотров
schedule
29.11.2022
Решение переопределенной системы ограничений
У меня есть n числовых переменных (не знаю, пофиг), назовем их X[n] . У меня также есть отношения m >> n между ними, назовем их R[m] , вида:
X[i] = alpha*X[j] , alpha — ненулевое положительное действительное число, i и j...
6060 просмотров
schedule
14.05.2022
python scipy наименьший квадрат подходит для комплексных чисел
У меня есть набор данных комплексных чисел, и я хотел бы найти параметры, которые лучше всего соответствуют данным. Можете ли вы разместить данные в комплексных числах, используя наименьший квадрат, как это реализовано в scipy в python?
Например,...
5446 просмотров
schedule
11.04.2023
histogram$breaks работает для данных, histogram$mids выдает ошибку
Мне интересно, если это ошибка.
У меня есть следующий фрагмент кода:
h2 <- hist(c(rep(65, times=5), rep(25, times=5), rep(35, times=10), rep(45, times=4)))
model2 = nls(formula = log(counts[1:5]) ~a+log(mids[1:5])*gamma,...
326 просмотров
schedule
02.11.2022
Как включить ошибки для моих данных в минимизацию методом наименьших квадратов lmfit и что это за ошибка для функции conf_interval2d в lmfit?
Я новичок в python и пытаюсь использовать пакет lmfit для проверки моих собственных расчетов, однако я не уверен (1) относительно того, как включить ошибки для данных (sig) для следующего теста (и 2) ошибки I получить с помощью conf_interval2d,...
7709 просмотров
schedule
26.01.2024
Комплексные числа минимизации методом наименьших квадратов
Я использую свой Matlab, но я планирую в конечном итоге переключиться на выполнение всего анализа на Python, поскольку это реальный язык программирования и по ряду других причин.
Недавняя проблема, которую я пытался решить, заключается в...
5278 просмотров
schedule
06.05.2024
Как мне связать, какое единственное значение соответствует какой записи?
Я использую подпрограмму numpy linalg lstsq для решения системы уравнений. Моя матрица A имеет размер (11046, 504), а моя матрица B имеет размер (11046, 1), а определенный ранг равен 249, поэтому примерно половина решенного массива x не особенно...
1369 просмотров
schedule
28.09.2022
Метод наименьших квадратов с помощью Google Script
Я хочу решить задачу оптимизации методом наименьших квадратов с помощью Google Script.
Есть ли способ решить такие математические проблемы оптимизации с помощью Google Apps Script? Существуют ли API или сервисы для подключения, которые решают...
208 просмотров
schedule
22.03.2023
Scipy's curve_fit / наименьший квадрат становится медленнее, когда задан якобиан?
Поэтому я прочитал документацию о curve_fit здесь . Он содержит следующий пример:
import numpy as np
import scipy.optimize as so
def func(x, a,b,c ):
return a * np.exp(-b * x) + c
a,b,c = 2.5, 1.3, 0.5
nx = 500
noiseAlpha = 0.5
#
xdata...
1367 просмотров
schedule
01.08.2023
Экспоненциальная аппроксимация методом наименьших квадратов на Scilab
У меня есть два массива x и y, и я хотел бы подобрать к ним экспоненту с параметрами a(1) и a(2). Я написал тестовый код следующим образом:
k=6.63e-34*3e8/1.38e-23
x=[1;2;3;4;5;6;7;8;9;10]
y=[280;320;369.22772;391.25743;414.74257;...
2148 просмотров
schedule
12.07.2023
вычисление y_pred в регрессии наименьших квадратов (R)?
У меня проблемы с вычислением y_pred в регрессии наименьших квадратов. Идея примерно такая:
mydata <- read.csv("G:\\sample.csv",header=T)
x<-rep(mydata$wavelength,each=119)
y<-c(mydata$v1,....mydata$v119)
lm(y~x)
Образцы данных...
141 просмотров
schedule
23.07.2023
Рекурсивный метод наименьших квадратов в питоне?
Кто-нибудь знает простой способ реализовать рекурсивную функцию наименьших квадратов в Python?
Мне нужен быстрый способ регрессии линейного дрейфа ([1 2 ... n], где n — количество временных точек до настоящего момента) из моего входящего сигнала...
6649 просмотров
schedule
09.02.2023
Подгонка 2D-суммы гауссианов, scipy.optimise.leastsq (Ответ: используйте curve_fit!)
Я хочу подогнать к этим данным двумерную сумму гауссов:
После того, как я сначала не смог подобрать сумму к этому, я вместо этого сэмплировал каждый пик отдельно ( image ) и вернул соответствие, найдя его моменты (по существу, используя этот...
1859 просмотров
schedule
15.10.2022
почему список кортежей не работает в качестве аргумента для optimise.leasztsq?
Я использую функцию наименьший квадрат из scipy.optimize, чтобы подогнать координаты сферы и радиус из 3D-координат.
Итак, мой код выглядит так:
def distance(pc,point):
xc,yc,zc,rd = pc
x ,y ,z = point
return...
337 просмотров
schedule
10.07.2023
Почему метод наименьших квадратов не работает для матрицы высокого, а не полного ранга?
У меня есть матрица A формы (224, 45). Это ранг 44. Когда я пробую этот код:
solution = np.linalg.lstsq(A, rhs)[0]
Я получаю решение с очень высокими значениями, что-то вроде 1e14.
Когда я пытаюсь
solution =...
397 просмотров
schedule
10.03.2023
Разница в различиях в Python + Pandas
Я пытаюсь выполнить анализ Разница в различиях (с панельными данными и фиксированными эффектами) с использованием Python и панды. У меня нет экономического образования, и я просто пытаюсь отфильтровать данные и запустить метод, который мне...
11211 просмотров
schedule
16.01.2024
Недостаточно памяти при использовании «внешнего» при решении моего большого нормального уравнения для оценки методом наименьших квадратов
Рассмотрим следующий пример в R:
x1 <- rnorm(100000)
x2 <- rnorm(100000)
g <- cbind(x1, x2, x1^2, x2^2)
gg <- t(g) %*% g
gginv <- solve(gg)
bigmatrix <- outer(x1, x2, "<=")
Gw <- t(g) %*% bigmatrix
beta <- gginv %*% Gw...
103 просмотров
schedule
05.05.2024
