【原理】机器学习中的最小二乘法公式推导过程

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目录

  • 一、什么是最小二乘法
    • 1.1. 什么是最小二乘法
    • 1.2. 最小二乘法的求解公式
  • 二、最小二乘法求解公式的推导

最小二乘法是基本的线性求解问题之一,本文介绍最小二乘法的原理,和最小二法求解公式的推导

一、什么是最小二乘法

下面简单讲述最小二乘问题与最小二乘法求解公式。

1.1. 什么是最小二乘法

现有A,b,求一x,使得Ax与b的误差最小,即:
min E ( x ) = ( A x − b ) T ( A x − b ) \displaystyle \text{min}\textbf{E}(x) =(Ax-b)^T(Ax-b) minE(x)=(Axb)T(Axb)

该问题称为最小二乘问题

1.2. 最小二乘法的求解公式

最小二乘法问题的求解公式为:
x = ( A T A ) − 1 A T b x=(A^TA)^{-1}A^Tb x=(ATA)1ATb

二、最小二乘法求解公式的推导

推导思路很简单,只要令E(x)偏导为 0,再进行求解就可以。
最小二乘法求解公式-具体推导过程如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

即有上述最小二乘法求解公式:
x = ( A T A ) − 1 A T b x=(A^TA)^{-1}A^Tb x=(ATA)1ATb


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