Les moindres carrés récursifs Python

1. Qu'est-ce que la méthode du moindre carré récursive?
2. Comment faites-vous les moindres carrés qui s'adaptent à Python?
3. Qu'est-ce que l'équation normale dans la régression linéaire?

Qu'est-ce que la méthode du moindre carré récursive?

Les moindres carrés récursifs (RLS) sont un algorithme de filtre adaptatif qui trouve récursivement les coefficients qui minimisent une fonction de coût linéaire des moindres pondérés relative aux signaux d'entrée. Cette approche contraste avec d'autres algorithmes tels que les carrés les moins moyens (LMS) qui visent à réduire l'erreur quadratique moyenne.

Comment faites-vous les moindres carrés qui s'adaptent à Python?

Pour obtenir l'ajustement des moindres carrés d'un polynôme aux données, utilisez le polynôme. polyfit () dans Python Numpy. La méthode renvoie les coefficients polynomiaux commandés de bas à haut. Si y était 2-D, les coefficients de la colonne K de CoEF représentent l'ajustement polynomial aux données de la colonne de Y de Y.

Qu'est-ce que l'équation normale dans la régression linéaire?

Dans l'analyse de régression linéaire, les équations normales sont un système d'équations dont la solution est l'estimateur des moindres carrés ordinaires (OLS) des coefficients de régression. Les équations normales sont dérivées de l'état du premier ordre du problème de minimisation des moindres carrés.