Howtosignalprocessing
- Warum verwenden Sie die Tikhonov -Regularisierung??
- Warum verwenden wir regulierte kleinste Quadrate??
- Was ist diskrete Picard -Zustand?
- Was ist die Lösung am wenigsten Quadrate?
Warum verwenden Sie die Tikhonov -Regularisierung??
Auch als Tikhonov-Regularisierung bekannt, benannt nach Andrey Tikhonov, ist es eine Methode zur Regularisierung von schlechten Problemen. Es ist besonders nützlich, das Problem der Multikollinearität bei der linearen Regression zu mildern, die üblicherweise in Modellen mit einer großen Anzahl von Parametern auftritt.
Warum verwenden wir regulierte kleinste Quadrate??
RLS ermöglicht die Einführung weiterer Einschränkungen, die die Lösung eindeutig bestimmen. Der zweite Grund für die Verwendung von RLS entsteht, wenn das erlernte Modell unter einer schlechten Verallgemeinerung leidet. RLS können in solchen Fällen verwendet werden, um die Generalisierbarkeit des Modells zu verbessern, indem es zum Trainingszeit einschränkt wird.
Was ist diskrete Picard -Zustand?
Definition: Diskrete Picard -Zustand. Der Vektor F∈RM erfüllt die diskrete Picard -Bedingung für das Problem ku = f, wenn die Koeffizienten | ⟨ui, f⟩ | Verfall schneller als die singulären Werte σi von k, wobei die UI die linken Singularvektoren von K bezeichnet.
Was ist die Lösung am wenigsten Quadrate?
Daher minimiert eine Lösung mit kleinster Quadrate die Summe der Quadrate der Unterschiede zwischen den Einträgen von a k x und b . Mit anderen Worten, eine Lösung mit kleinster Quadrate löst die Gleichung AX = B so genau wie möglich, in dem Sinne, dass die Summe der Quadrate der Differenz b-ax minimiert ist.
