最小2乗法
least squares method
モデルからの修正値を尤もらしいものにしたい
修正値の2乗の和を最小にする
下に凸の放物線では極値と最小値が一致するので傾きを調べればよい
絶対値の和としない理由
値が一意に定まらない場合がある
一定の長さの棒の測定を偶数回行うような場合
ベクトルのノルムの最小化
直交するようにとる
理解が浅いのでうまい言い方が出てこないあんも.icon
最小2乗法のアプローチ
偏微分で最小値であるかを評価できる
正規方程式: normal equation
$ \bm{v} = A\bm{x} - \bm{c} に対して:
$ A^{\mathsf{T}}A\bm{x} = A^{\mathsf{T}}\bm{c}
ここまで導けば解ける
未知変数に注意する
回帰関数の係数を考えている
単元として行列は三角関数の手前くらいに配置されていた？あんも.icon