Howtosignalprocessing
- Pourquoi utiliser la régularisation tikhonov?
- Pourquoi utilisons-nous les moindres carrés régularisés?
- Qu'est-ce que l'état Picard discret?
- Quelle est la solution des moindres carrés?
Pourquoi utiliser la régularisation tikhonov?
Également connu sous le nom de régularisation de Tikhonov, du nom d'Andrey Tikhonov, il s'agit d'une méthode de régularisation des problèmes mal posés. Il est particulièrement utile pour atténuer le problème de la multicolinéarité dans la régression linéaire, qui se produit généralement dans des modèles avec un grand nombre de paramètres.
Pourquoi utilisons-nous les moindres carrés régularisés?
RLS permet l'introduction d'autres contraintes qui déterminent de manière unique la solution. La deuxième raison de l'utilisation du RLS se produit lorsque le modèle savant souffre d'une mauvaise généralisation. Le RLS peut être utilisé dans de tels cas pour améliorer la généralisation du modèle en le contraignant au moment de la formation.
Qu'est-ce que l'état Picard discret?
Définition: condition de Picard discrète. Le vecteur f∈RM satisfait la condition Picard discrète pour le problème ku = f si les coefficients | ⟨ui, f⟩ | Dégaie plus rapidement que les valeurs singulières σi de k, où l'interface utilisateur désigne les vecteurs singuliers gauche de k.
Quelle est la solution des moindres carrés?
Ainsi, une solution des moindres carrés minimise la somme des carrés des différences entre les entrées d'un k x et b . En d'autres termes, une solution des moindres carrés résout l'équation AX = B aussi étroitement que possible, dans le sens où la somme des carrés de la différence b - ax est minimisé.
