9. Four Ways to Solve Least Squares Problems

Автор: MIT OpenCourseWare

Загружено: 2019-05-16

Просмотров: 135221

Описание:

MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018
Instructor: Gilbert Strang
View the complete course: https://ocw.mit.edu/18-065S18
YouTube Playlist: • MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis...

In this lecture, Professor Strang details the four ways to solve least-squares problems. Solving least-squares problems comes in to play in the many applications that rely on data fitting.

License: Creative Commons BY-NC-SA
More information at https://ocw.mit.edu/terms
More courses at https://ocw.mit.edu

9. Four Ways to Solve Least Squares Problems

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Lecture 10: Survey of Difficulties with Ax = b

Lecture 10: Survey of Difficulties with Ax = b

Linear Least Squares to Solve Nonlinear Problems

Linear Least Squares to Solve Nonlinear Problems

6. Singular Value Decomposition (SVD)

6. Singular Value Decomposition (SVD)

2025 MIT Integration Bee - Regular Season

2025 MIT Integration Bee - Regular Season

MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018

MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018

Linear Systems of Equations, Least Squares Regression, Pseudoinverse

Linear Systems of Equations, Least Squares Regression, Pseudoinverse

Lecture 8: Norms of Vectors and Matrices

Lecture 8: Norms of Vectors and Matrices

Lecture 1: The Column Space of A Contains All Vectors Ax

Lecture 1: The Column Space of A Contains All Vectors Ax

Что такое квантовая теория

Что такое квантовая теория

Почему Собаки Вдруг ЗАЛЕЗАЮТ На Вас? (Причина шокирует)

Почему Собаки Вдруг ЗАЛЕЗАЮТ На Вас? (Причина шокирует)

7. Eckart-Young: The Closest Rank k Matrix to A

7. Eckart-Young: The Closest Rank k Matrix to A

Наименьшие квадраты с использованием матриц | Лекция 26 | Матричная алгебра для инженеров

Наименьшие квадраты с использованием матриц | Лекция 26 | Матричная алгебра для инженеров

Least Squares Solutions and Deriving the Normal Equation | Linear Algebra

Least Squares Solutions and Deriving the Normal Equation | Linear Algebra

22. Gradient Descent: Downhill to a Minimum

22. Gradient Descent: Downhill to a Minimum

Magnus Carlsen Plays The Messi Of Chess

Magnus Carlsen Plays The Messi Of Chess

Самый важный алгоритм в истории [Veritasium]

Самый важный алгоритм в истории [Veritasium]

А что если найти среднюю длину эллипса?

А что если найти среднюю длину эллипса?

Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?

Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?

Orthogonal Projection Formulas (Least Squares) - Projection, Part 2

Orthogonal Projection Formulas (Least Squares) - Projection, Part 2

5. Positive Definite and Semidefinite Matrices

5. Positive Definite and Semidefinite Matrices