知晓了权重和自变量,如何求出加权最小二乘法中的因变量数值呢?
1条回答 默认 最新
关注 【以下回答由 GPT 生成】
问题标题: 如何根据权重和自变量计算加权最小二乘法中的因变量数值?
问题标签: 机器学习
问题内容: 我想了解如何使用加权最小二乘法来计算因变量的数值,已经知道了权重和自变量的值。请问应该如何进行计算?
加权最小二乘法可以用来求解具有权重的线性回归问题。在加权最小二乘法中,我们希望基于自变量和权重,找到最适合的因变量的数值。具体来说,我们可以使用以下公式来表示加权最小二乘法的问题:
argmin sum(w_i * (y_i - f(x_i))^2)
其中,argmin表示对下面的表达式求最小值,sum表示对所有观测值求和,w_i表示第i个观测值的权重,y_i表示第i个观测值的因变量数值,f(x_i)表示根据自变量x_i计算得到的因变量数值的预测值。
为了计算加权最小二乘法中的因变量数值,您可以按照以下步骤进行操作:
-
确定自变量x_i的取值。这可能是您已经知道的一组自变量的值。
-
确定每个自变量对应的权重w_i的值。这可能是根据您的需求和背景知识确定的权重值。
-
定义一个合适的函数f(x_i),用于根据自变量计算预测的因变量数值。这个函数通常是模型的一部分,可以根据问题的具体情况选择合适的模型。
-
对于每个自变量和权重对应的观测值,计算其对应的因变量数值的预测值。
-
根据观测值的实际因变量数值和预测值,计算加权最小二乘法目标函数的值。该目标函数表示预测值与实际值之间的差异,差异越小表示模型拟合得越好。
-
使用优化算法(如梯度下降法)来最小化目标函数,找到最适合的因变量数值。
通过以上步骤,您可以根据权重和自变量计算加权最小二乘法中的因变量数值。请注意,具体的计算方法和模型选择可能因问题的不同而异,您需要根据具体的情况进行调整。
【相关推荐】
- 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/209457
- 我还给你找了一篇非常好的博客,你可以看看是否有帮助,链接:利用最小二乘法,用直线拟合点时,为什么计算竖直距离而非垂直距离?为什么在线性回归分析中,求的是距离平方和最小,而不是距离之和最小?
- 您还可以看一下 刘建萍老师的人工智能系列课程零基础讲解知识点和实例应用线性回归梯度下降逻辑回归课程中的 讲解机器学中会涉及到的有关数学方面的知识储备有哪些小节, 巩固相关知识点
- 除此之外, 这篇博客: 深度学习简介中的 所示,每次按照梯度下降优化一组参数。最终,使得模型在训练数据集中得到比较好的效果。关于在测试集上的效果,读者可以通过自己尝试总结。 部分也许能够解决你的问题。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^解决 无用评论 打赏 举报-
悬赏问题
- ¥20 西门子S7-Graph,S7-300,梯形图
- ¥50 用易语言http 访问不了网页
- ¥50 safari浏览器fetch提交数据后数据丢失问题
- ¥15 matlab不知道怎么改,求解答!!
- ¥15 永磁直线电机的电流环pi调不出来
- ¥15 用stata实现聚类的代码
- ¥15 请问paddlehub能支持移动端开发吗?在Android studio上该如何部署?
- ¥20 docker里部署springboot项目,访问不到扬声器
- ¥15 netty整合springboot之后自动重连失效
- ¥15 悬赏!微信开发者工具报错,求帮改