- 主题:谁能给我讲一下最小二乘法
你说的对。也可以用于曲线拟合
【 在 toutouqi 的大作中提到: 】
: 二次三次曲线,给一组点,也可以通过最小二乘拟合系数吧。
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FROM 39.149.15.*
另外还有个不严谨的地方,不是点到曲线的距离平方,是点的纵坐标到曲线上对应位置纵坐标距离的平方。当然对于直线来说这两者是一致的
【 在 upndown 的大作中提到: 】
: 你说的对。也可以用于曲线拟合
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FROM 39.149.15.*
对直线是一致的吗?
【 在 upndown 的大作中提到: 】
: 另外还有个不严谨的地方,不是点到曲线的距离平方,是点的纵坐标到曲线上对应位置纵坐标距离的平方。当然对于直线来说这两者是一致的
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发自「今日水木 on iPhone XS Max」
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FROM 1.90.240.*
可以理解成构造出的函数(点线面)到已知函数(点、线、面)的欧式范数最少。
【 在 DorD 的大作中提到: 】
: 看了很多视频,还是完全看不懂
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FROM 171.113.166.*
线性组合构造的函数
基函数已知 求线性系数
【 在 papo 的大作中提到: 】
: 可以理解成构造出的函数(点线面)到已知函数(点、线、面)的欧式范数最少。
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FROM 36.112.182.*
确切的说 是 点到直线 y方向上的距离平方和最小,而不是距离平方和最小。
【 在 upndown 的大作中提到: 】
: 给定若干点,找到一条直线,使得这些点到这条直线距离平方和最小
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FROM 111.30.248.*
对
【 在 BeiYangMan 的大作中提到: 】
: 确切的说 是 点到直线 y方向上的距离平方和最小,而不是距离平方和最小。
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FROM 39.149.15.*
对直线也不一致的。点到线距离平方和最小可以推出另外的公式。机器视觉领域用的多。
【 在 upndown 的大作中提到: 】
: 另外还有个不严谨的地方,不是点到曲线的距离平方,是点的纵坐标到曲线上对应位置纵坐标距离的平方。当然对于直线来说这两者是一致的
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FROM 123.113.226.*
最小平方方法
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FROM 114.254.10.*