稀疏反演求解基追踪降噪问题的地震谱分解方法周岩;韩立国;于江龙;孙慧秋;张盼【摘 要】Spectral decomposition was described as a linear inversion problem.As this problem is underdeter-mined,it needs sparse inversion algorithm to solve the probl...

参数识别算法在系统辨识中的优化与改进摘要： 参数识别算法在系统辨识中起着关键作用，它能通过观测数据来寻系统模型的最佳参数估计。然而，传统的参数识别算法存在一些问题，如精度不高、计算复杂度高等。因此，本文旨在研究参数识别算法的优化和改进方法，以提高辨识的准确性和效率。主要研究内容包括改进的最小二乘算法、粒子滤波算法以及优化的递归估计算法等。通过对这些算法的研究和改进，对参数识别算法的性能进行了显著...

第7章岭回归分析岭回归分析是一种用于解决多重共线性问题的回归方法。在多重共线性问题中，自变量之间存在高度相关性，这会导致传统的最小二乘法线性回归产生不稳定的估计结果。岭回归通过对系数进行约束，来减小估计值的方差，从而提高回归模型的稳定性。本章将介绍岭回归的原理、步骤和应用。一、岭回归的原理岭回归是对普通最小二乘法进行修正的一种方法。其基本思想是通过对最小二乘法中的残差平方和添加一个惩罚项来控制系数...

岭回归原理岭回归是一种用于处理多重共线性问题的统计方法，它在普通最小二乘法的基础上加入了正则化项，通过控制模型的复杂度来提高模型的泛化能力。在实际应用中，数据往往存在多重共线性，即自变量之间存在较强的相关性，这会导致最小二乘法估计的不稳定性和误差增大。岭回归通过引入正则化项，可以有效地解决这一问题。岭回归的原理是基于最小二乘法的基础上，加入了一个惩罚项，这个惩罚项是一个参数λ与模型系数向量的L2范...

高斯 – 牛顿算法 和 lm 方法正则化最小二乘问题    高斯-牛顿算法和lm方法是数值计算中用于求解非线性最小二乘问题的两种经典算法。非线性最小二乘问题是指寻一个向量x，使得一个非线性函数f(x)的平方和最小。高斯-牛顿算法是一种迭代算法，它利用牛顿法的思想，通过多次迭代来逼近最优解。其基本思路是在当前点处，利用函数的一阶和二阶导数信息构造一个二次模型，然后将该模型最小化...

贝叶斯最小均方误差贝叶斯最小均方误差(Bayesian Least Squares)是一种用于机器学习和人工智能等领域的统计学算法，该算法用于估计各种未知参数的后验分布，它利用已知的先验知识来指导参数估计的过程。贝叶斯最小均方误差广泛应用于图像处理、语音识别、信号处理、分类、逆问题求解等各种领域。贝叶斯最小均方误差起源于统计学中最优性的概念。最优性用来描述要使用哪些参数来最大化我们对于数据的“准确...

目标函数转化为二次型    目标函数是优化问题的核心，在许多优化问题中，目标函数常常被表示为一些输入变量的线性组合。然而，在许多情况下，这些变量之间的关系是非线性的，因此需要将这些目标函数转化成某些形式的函数，才能使优化问题可以处理。    其中，一个常见的转化方法是将目标函数转化为二次型。二次型是一种形式化的函数，它可以表示为二次多项式的形式。在这个多项式...

least_squares用法least_squares用法什么是least_squares？least_squares是一个用于最小二乘法求解问题的函数，它可以到一个参数向量，使得给定的模型函数的预测值与观测值之间的残差平方和最小化。它在科学计算和数据拟合中被广泛应用。用法列表以下是least_squares的一些常用用法：1.线性回归2.非线性回归3.参数估计4.数据拟合5.正则化问题1....

应用回归分析_第2章课后习题参考答案1. 简答题1.1 什么是回归分析？回归分析是一种统计建模方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。它通过建立数学模型，根据已知的自变量和因变量数据，预测因变量与自变量之间的关系，并进行相关的推断和预测。正则化最小二乘问题1.2 什么是简单线性回归和多元线性回归？简单线性回归是指只包含一个自变量和一个因变量的回归模型，通过拟合一条直线来描述两者之间的关系。多元线性...

Python逻辑回归原理及实际案例应⽤前⾔⽬录1. 逻辑回归2. 优缺点及优化问题3. 实际案例应⽤4. 总结正⽂在前⾯所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, ⽐如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这⾥的输出为连续型变量, 但是实际中会有'输出为离散型变量'这样的需求, ⽐如给定特征预测是否离职(1表⽰离职, 0表⽰不离职). 显然这时不能直...