迭代再加权最小二乘法（IRLS）

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
简介：迭代再加权最小二乘法（IRLS）是一种用于拟合非线性回归模型的优化算法，通过反复应用加权最小二乘法，逐步逼近最优解。在阅读去模糊算法的过程中，我注意到估计模糊核时常提到IRLS（迭代重加权最小二乘）优化算法，因此决定深入理解这一方法。根据论文《Iterative Reweighted Least Squares》，对于线性方程组的最优近似解问题可以表示为矩阵形式Ax=b，其中A∈RM×N。该问题等价于寻找使得误差向量e=Ax−b的范数最小化的解。在最小平方误差近似中，使用二范数作为度量标准：∥e∥22=∑iei2=eTe。重写后：理解IRLS（迭代重加权最小二乘）优化算法对于掌握去模糊算法中的核估计问题至关重要。根据《Iterative Reweighted Least Squares》一文所述，线性方程组的最优近似解问题可以表示为Ax=b的形式，其中A是一个RM×N大小的矩阵。这个问题等价于寻找使误差向量e=Ax−b范数最小化的解。在寻求最小平方误差时，我们通常采用二范数作为度量标准：∥e∥22=∑iei2=eTe。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

迭代再加权最小二乘法（IRLS）

优质

简介：迭代再加权最小二乘法（IRLS）是一种用于拟合非线性回归模型的优化算法，通过反复应用加权最小二乘法，逐步逼近最优解。在阅读去模糊算法的过程中，我注意到估计模糊核时常提到IRLS（迭代重加权最小二乘）优化算法，因此决定深入理解这一方法。根据论文《Iterative Reweighted Least Squares》，对于线性方程组的最优近似解问题可以表示为矩阵形式Ax=b，其中A∈RM×N。该问题等价于寻找使得误差向量e=Ax−b的范数最小化的解。在最小平方误差近似中，使用二范数作为度量标准：∥e∥22=∑iei2=eTe。重写后：理解IRLS（迭代重加权最小二乘）优化算法对于掌握去模糊算法中的核估计问题至关重要。根据《Iterative Reweighted Least Squares》一文所述，线性方程组的最优近似解问题可以表示为Ax=b的形式，其中A是一个RM×N大小的矩阵。这个问题等价于寻找使误差向量e=Ax−b范数最小化的解。在寻求最小平方误差时，我们通常采用二范数作为度量标准：∥e∥22=∑iei2=eTe。

加权最小二乘法

优质

加权最小二乘法是一种统计学方法，用于回归分析中，通过赋予每个数据点不同的权重来减少误差，特别适用于处理异方差性问题。通过运用能量系数作为权值，并采用加权最小二乘算法来定位目标位置，可以提高定位的准确性。

加权最小二乘（WLS）方法

优质

加权最小二乘法是一种统计分析技术，用于回归模型中处理异方差性问题。通过赋予每个数据点不同的权重来优化参数估计，提高模型预测精度和可靠性。本段落主要讨论WLS（加权最小二乘法）的源程序代码编写。加权最小二乘法在信息融合领域有重要应用。

AirPLS：采用自适应迭代加权最小二乘法进行基线校正

优质

AirPLS是一种基于自适应迭代加权最小二乘算法的光谱数据处理方法，专门用于精确地从复杂信号中去除基线漂移，提高数据分析准确性。飞机使用自适应迭代加权最小二乘法进行基线校正，它采用Cholesky分解与反向Cuthill-Mckee方法的JavaScript实现来减少稀疏线性系统的带宽，并加速基线拟合过程。安装该库的方法为：`npm install ml-airpls`。示例代码如下： ```javascript const airpls = require(ml-airpls); let y = [1, 1, 1, 1, 3, 6, 3, 1, 1, 1]; let x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ,9]; var { baseline , corrected , iteration , error } = airpls(x,y); ```

最小二乘迭代算法的源代码

优质

这段源代码实现了最小二乘迭代算法，适用于求解过参数化的线性模型问题。通过不断优化参数以达到拟合数据的目的，广泛应用于数据分析和机器学习中。利用迭代方法可以求解给定初始值的真实值，在多种工程计算中具有广泛应用。

最小二乘迭代_模态参数识别_Matlab_LEASTSQUARE_模态参数识别_最小二乘迭代法

优质

本项目基于Matlab实现最小二乘迭代算法，用于结构系统的模态参数识别。通过优化计算过程，提高了模态分析的精度和效率。频域内的模态参数识别方法包括最小二乘迭代法。该程序适用于刚入门的模态参数识别人员以及使用MATLAB编程的学习者进行交流学习。

AirPLS: 基于自适应迭代加权的最小二乘法进行基线校正

优质

简介：AirPLS是一种先进的光谱数据处理算法，采用自适应迭代加权最小二乘法实现高效准确的基线校正，适用于化学、生物医学等领域中复杂信号的预处理。 1. 自适应迭代加权最小二乘（airPLS）算法无需用户干预或先验知识，比如已检测到的峰。它通过在拟合基线与原始信号之间交替调整平方误差（SSE），并利用先前计算得到的拟合结果自适应地获取权重来工作。这种估计方法能够快速且灵活地估算出基线。 2. 安装 2.1 MATLAB版本：请确保您的计算机上安装了MATLAB 6.5或更新版本，然后下载、解压缩文件并开始使用。 2.2 R版本：通过利用R包“Matrix”中的稀疏矩阵特性，我们实现了Whittaker平滑器和airPLS算法的高效稀疏版。现在，相较于之前的1.0版本，airPLS 2.0的速度提高了超过一百倍。您可以通过运行以下R脚本从github安装airPLS R版本：install.packages(devtools) library(devtools) httr::set_config(httr::config(ssl_verifypeer = FALSE, ssl_verifyhost = FALSE)) devtools::install_github(repo=sorice/airPLS, subdir=R)

基于MATLAB的AirPLS方法（迭代自适应加权惩罚最小二乘法）——绝对实用！

优质

本简介介绍一种名为AirPLS的方法，利用MATLAB实现迭代自适应加权惩罚最小二乘法，在数据去噪与基线校正中展现高效实用性。常用于去除拉曼光谱中的背景噪声，扣除底噪的好工具。找了半天才找到，传上来以免之后又找不到。绝对能用，且无需积分，希望能帮助到大家！欢迎交流学习。

加权最小二乘法：近乎完美的最小最大拟合

优质

加权最小二乘法是一种回归分析技术，通过赋予每个数据点不同的权重来改进模型预测精度，实现几乎最佳的数据拟合效果。本研究通过实验展示了在解析与非解析函数上的一些新颖发现：当最小二乘多项式逼近被用作第二个加权最小二乘逼近的权重并重复使用时，所得的新第二逼近从统一意义上几乎达到了完美状态，并且通常不需要额外修正措施（如Remez修正）。