
今天小編給大家分享一下最小二乘法的一些內(nèi)容。
一、最小二乘法概念
最小二乘法Least Square Method,做為分類回歸算法的基礎(chǔ),有著悠久的歷史(由馬里·勒讓德于1806年提出)。主要是通過最小化誤差的平方以及最合適數(shù)據(jù)的匹配函數(shù)。
作用:(1)利用最小二乘法可以得到位置數(shù)據(jù)(這些數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間誤差平方和最小)(2)也可以用來曲線擬合
二、最小二乘法的一般提法為:
已知 n 組觀測數(shù)據(jù)(x1.y1),(x2.y2)...........(xn,yn), 可認(rèn)為它們滿足某一模型 y=g(x)+ε(x),其中 y=g(x)是函數(shù) ,ε(x)=y-g(x)是觀測值與函數(shù)值得誤差,稱為誤差函數(shù)。 那么有 yi是觀測值,εi=yi-g(xi)是觀測誤差。 設(shè) g (x)是含有 p 個(gè)參數(shù)的擬合函數(shù),則 ε(x)=y- g (x),εi=yi- g (xi),要確定 g (x)中 p 個(gè)參數(shù)的值,就要使得ni = 1Σεi2=ni = 1Σ(yi- g (xi))2達(dá)到最小。 這一方法稱為最小二乘法。 特別的,假設(shè)擬合函數(shù)為:
y*=a1φ1(x)+a2φ2(x)+........asφs(x)
其中 φ1(x),φ2(x)............φs(x)為所選定的基函數(shù),ai(i=1.2.....s)為待定系數(shù),要確定系數(shù) ai(i=1.2.....s),使得 y*與 n 組觀測數(shù)據(jù)的距離的平方和盡可能小,也就是取最小值。
三、最小二乘法的適用場景
當(dāng)樣本量m很少,小于特征數(shù)n的時(shí)候,這時(shí)擬合方程是欠定的,需要使用LASSO。當(dāng)m=n時(shí),用方程組求解。當(dāng)m>n時(shí),擬合方程是超定的,我們可以使用最小二乘法。
四、最小二乘法局限性
首先,最小二乘法需要計(jì)算(XTX)?1逆矩陣,有可能逆矩陣不存在,這樣就沒有辦法直接用最小二乘法。
第二,當(dāng)樣本特征n非常的大的時(shí)候,計(jì)算逆矩陣是一個(gè)非常耗時(shí)的工作,甚至不可行。建議不超過10000個(gè)特征。
第三,如果擬合函數(shù)不是線性的,這時(shí)無法使用最小二乘法,需要通過一些技巧轉(zhuǎn)化為線性才能使用。
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