روش حداقل مربعات وزنى و رگرسیون خطی وزنی محلی + پروژه متلب
روش حداقل مربعات وزنى Weighted Least Squares و رگرسیون خطی وزنی محلی locally weighted linear regression
پروژه ۱۶۵۴: شبیه سازی کامل در متلب (ام فایل) + توضیح وورد
در این پروژه درمورد رگرسیون خطی بحث شده است، در کل بردار پارامتر تتا θ را محاسبه کرده که این پارامتر خطای مربع بین ارزش پیش بینی شده hθ وخروجی y را برای همه ارزشهای مجموعه اموزش به حداقل می رساند. دراین الگو همه ارزشهای j در مجموعه اموزش اهمیت یکسانی دارند. اجازه دهید موردی را درنظر بگیریم که درآن برخی از مشاهدات نسبت به مشاهدات دیگر اهمیت بیشتری دارند. این پروژه تلاش می کند درمورد نمونه ای بحث کند که دران برخی مشاهدات وزنی نسبت به مشاهدات دیگر وزن ها به بررسی بیشتری نیاز دارند که به عنوان حداقل مربعات وزنى بررسی شده شناخته می شوند. ادامه توضیحات در فایل وورد …
روابط و توضیحات به کار رفته در وورد تشریح شده است.
در صورت سوال در مورد محصول می توانید از بخش تماس با ما (منوی بالا)، با شماره تلفن مورد نظر مکاتبه نمایید.
برخی نتایج:
دیگر پروژه های مرتبط:
مدلهای خطی- تخمین زننده های حداقل مربعات (LSE) و OLS + پروژه کامل
مجموعه: الکترونیک, ریاضیات و محاسبات عددی, مهندسی مخابرات