观测点
加权最小二乘法
加权最小二乘法加权最小二乘法（weighted least squares, WLS）是一种线性回归的方法，用于处理具有不同观测误差方差的数据。在普通最小二乘法（ordinary least squares, OLS）中，假设所有的观测误差方差是相等的。但在实际应用中，有一些变量可能有更大的观测误差，或者某些观测点可能有更大的误差。WLS通过对不同观测点赋予不同的权重来解决这个问题，权重的大小与观...
探究机器学习中的带权重的最小二乘算法
探究机器学习中的带权重的最小二乘算法机器学习中的带权重的最小二乘算法是一种常用的优化算法，用于解决线性回归和分类问题。该算法通过最小化预测值与实际观测值之间的误差平方和，来求解模型参数的最优解。在实际应用中，不同观测点的重要性可能并不相同，因此引入权重可以提高模型的预测性能。带权重的最小二乘算法基于普通最小二乘算法（Ordinary Least Squares，简称OLS）的基础上进行改进。OLS...
