
最小二乘法,相信大家都不陌生,統計學中很是常見,而且其理論相對簡單,用途也很廣泛。今天小編就給大家具體介紹一下最小二乘法。
一、最小二乘概念
最小二乘,或者也可以叫做最小平方和,它目的就是通過最小化誤差的平方和,使得擬合對象無限接近目標對象。也就意味著,最小二乘法可以用于對函數的擬合。
最小二乘法是勒讓德( A. M. Legendre)于1805年在其著作《計算慧星軌道的新方法》中提出的。
在線性回歸中,最小二乘法就是試圖找到一條直線,使所有樣本到直線的歐氏距離之和最小。更直觀的解釋:
假設有一條直線y=ax+b,要在這條直線上找到一點,距離(x0.y0)這個點的距離最短。如果用絕對值的方法尋找,也就是取min(|y?y0|+|x?x0|),由于絕對值最小為0.所以最小的情況就是x=x0或者y=y0處。
如果用平方和的方法尋找,就是取min(y?y0)2+(x?x0)2.可以看出該式是兩點間距離公式,也就是距離的概念。那么最短的距離,就是點到直線的垂線。
二、最小二乘核心思想
最小二乘的主要思想就是求解未知參數,使得理論值與觀測值之差(即誤差,或者說殘差)的平方和達到最?。?
三、直線擬合/多元線性回歸
求導計算最小值是通用解法,但矩陣法比代數法要簡潔,且矩陣運算可以取代循環,所以現在很多書和機器學習庫都是用的矩陣法來做最小二乘法。
故損失函數定義為:(系數1/2是為了簡化計算添加的,求跡前和求跡后值不變)
應用矩陣跡的計算公式:
四、最小二乘法的適用場景
當樣本量m很少,小于特征數n的時候,這時擬合方程是欠定的,需要使用LASSO。當m=n時,用方程組求解。當m>n時,擬合方程是超定的,可以使用最小二乘法。
但是同時最小二乘也具有局限性:
1.最小二乘法需要計算(XTX)?1逆矩陣,有可能逆矩陣不存在,這樣就沒有辦法直接用最小二乘法。
2.如果是樣本特征n非常的大的情況,計算逆矩陣是一個極為耗時的工作,甚至是不可行,通常不超過10000個特征。
3.若擬合函數不是線性的,則無法使用最小二乘法,這時就需要通過一些技巧轉化為線性才能使用。
五、最小二乘實現
/* 最小二乘法的實現 C++版 命令行輸入數據文件 最后輸入x得到預測的y值 */ #include<iostream> #include<fstream> #include<vector> using namespace std; class LeastSquare { double b0, b1; public: LeastSquare(const vector<double>& x, const vector<double>& y) { double t1 = 0, t2 = 0, t3 = 0, t4 = 0; for (int i = 0; i<x.size(); ++i) { t1 += x[i] * x[i]; t2 += x[i]; t3 += x[i] * y[i]; t4 += y[i]; } b0 = (t1*t4 - t2*t3) / (t1*x.size() - t2*t2); // 求得 B0 b1 = (t3*x.size() - t2*t4) / (t1*x.size() - t2*t2); // 求得 B1 } double getY(const double x) const { return b0+b1*x; } void print() const { if (b1>=0) cout << "y = " << b0 << "+" << b1 << 'x' << "\n"; else cout << "y = " << b0 << "" << b1 << 'x' << "\n"; } }; int main(int argc, char *argv[]) { if (argc != 2) { cout << " data.txt don't exit " << endl; return -1; } else { vector<double> x; vector<double> y; int count = 1; ifstream in(argv[1]); for (double d; in >> d; count++) if (count % 2 == 1) x.push_back(d); else y.push_back(d); LeastSquare ls(x, y); ls.print(); cout << "Input x:\n"; double x0; while (cin >> x0) { cout << "y = " << ls.getY(x0) << endl; cout << "Input x:\n"; } } int endline; cin >> endline; }
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