Câu hỏi được gắn thẻ «least-absolute-deviations»

2
Làm thế nào để giải quyết độ lệch tuyệt đối tối thiểu bằng phương pháp đơn giản?
Dưới đây là độ lệch vấn đề tối thiểu tuyệt đối dưới liên quan: . Tôi biết nó có thể được sắp xếp lại thành vấn đề LP theo cách sau:argminwL(w)=∑ni=1|yi−wTx|arg⁡minwL(w)=∑i=1n|yi−wTx| \underset{\textbf{w}}{\arg\min} L(w)=\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\textbf{w}^T\textbf{x}| min∑ni=1uimin∑i=1nui\min \sum_{i=1}^{n}u_{i} ui≥xTw−yii=1,…,nui≥xTw−yii=1,…,nu_i \geq \textbf{x}^T\textbf{w}- y_{i} \; i = 1,\ldots,n ui≥−(xTw−yi)i=1,…,nui≥−(xTw−yi)i=1,…,nu_i \geq -\left(\textbf{x}^T\textbf{w}-y_{i}\right) \; i = 1,\ldots,n …

1
Khi nào dòng Least Square Regression (LSQ) bằng với Least tuyệt đối độ lệch (LAD)?
Tôi có câu hỏi sau đây trong tầm tay. Giả sử (x1,y1),(x2,y2),⋯,(x10,y10)(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x10,y10)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_{10},y_{10}) đại diện cho một tập hợp các quan sát đa biến trên (X,Y)(X,Y)(X,Y) như vậy mà x2=x3=⋯=x10≠x1.x2=x3=⋯=x10≠x1.x_2=x_3=\cdots =x_{10}\ne x_1. Trong điều kiện nào thì dòng Hồi quy Least Square sẽ YYY trên XXX có giống với dòng sai …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.