Метод наименьших квадратов

Геометрия и алгебра линейных отображений, векторов и матриц

Когда Ax = b не имеет точного решения (обычный случай при данных, превышающих параметры), делайте следующее лучшее: найдите x, делающий Ax как можно ближе к b. «Близко» — наименьшая квадратичная ошибка. Это метод наименьших квадратов, основа обычной регрессии.

🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.

▶ Метод наименьших квадратов
← PCA через SVDМатричные нормы →