在許多文章中都有提到最小二乘的應用以及性質介紹，但是很少看到有人用數學的方式解釋為什麼是最小二乘而不是其他的函式。
接下來我將一步一步地**一下我對最小二乘思路的理解。
首先是從貝葉斯理論出發，通過什麼是似然函式，為什麼要最大化似然函式，再利用高斯分布的maximum likelihood function 來推導出最小二乘的損失函式j
由於文字編輯的原因，我就直接利用word截圖了。
作者才剛開始學習這一塊內容，定有許多錯誤，希望大家指出。
1.《機器學習》周志華
2.《pattern recognition and machine learning》 c.bishop
3.cs229講義 andrew ng
多階函式最小二乘擬合
1.問題提出 給出一堆資料，假設有n組 x,y 求乙個k階擬合，使擬合後的曲線，最接近給出的資料趨勢，如下圖公式 0 2.解決方案 這裡給出三種擬合方案 1 絕對值之和最小，見公式 1 2 差值平方和最小，見公式 2 即最小二乘擬合 3 使差值絕對值最大的資料值最小，見公式 3 3.最小二乘擬合 3...
最小二乘和加權最小二乘的原理與實現
已知有一組資料，在座標系中表示成一組點集n。現在的目標是估計出一條經過點集n的直線，要求直線滿足一定的準則。不同的準則最後定義不同的優化方法，這裡我們通過定義兩種不 同的準則，來引出最小二乘和加權最小二乘的介紹。首先回到直線擬合的這個問題中來。一般假設點集n中的點是通過對直線進行取樣獲得，通常 取樣...
python 最小二乘 leastsq 函式實現
修改自 修改自 最小二乘法 python leastsq import numpy asnp from scipy optimize import leastsq 取樣點 xi,yi xi np array 8.19 2.72 6.39 8.71 4.7 2.66 3.78 yi np array ...