最小二乗法

統計・機械学習

リッジ回帰(Ridge Reression)とLASSOー過学習を抑制する正則化最小二乗法ー【Pythonプログラム付】

統計や機械学習において最も基本的な回帰分析手法は(通常)最小二乗法(OLS:Ordinary Least Squares)です。 しかし,データの量や性質によっては回帰係数がデータに過度に適合する過学習が生じる可能性があり,回帰曲線の...
統計・機械学習

逐次最小二乗法(RLS: Recursive Least Squares)ーパラメータ同定に用いられる時系列データの回帰手法!ー

制御関連の業務では時系列のデータを主に扱い,時系列データから各種パラメータを同定したい場面は数多く存在します。パラメータ同定のための最も簡単な手法は,通常最小二乗法(OLS:Ordinary Least Squares)です。 し...
統計・機械学習

最小二乗法を用いた回帰分析ー②重回帰分析と非線形回帰分析ー【Pythonプログラム付】

統計や機械学習において最も基本的な回帰分析手法は(通常)最小二乗法(OLS:Ordinary Least Squares)です。その中でも説明変数(x)が一つしかない回帰分析を単回帰分析といいます。 しかし,現実にある様々な事象は複数...
統計・機械学習

最小二乗法を用いた回帰分析ー①線形単回帰分析ー【Pythonプログラム付】

統計や機械学習において最も基本的な回帰分析手法は(通常)最小二乗法(OLS:Ordinary Least Squares)です。その中でも説明変数(x)が一つしかない単回帰分析は,Microsoft Excelの「近似曲線」機能etcで使用...
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