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机器学习—模型估计与优化—线性模型—最小二乘估计

时间:2023-10-18 17:56:41

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机器学习—模型估计与优化—线性模型—最小二乘估计

最小二乘估计 Least squares estimation

最小二乘法是一种基于误差平方和最小化的参数估计方法

最小二乘估计法,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。利用最小二乘估计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最小。

Problems to be solved

模型求解。参数估计。待估计量的数值是不随着时间改变的。

Theoretical deduction

向量形式为:

令F(β)对β的偏导数为0,可得方程组:

解此方程组可得:

Calaulation example

(待补充)

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