Least Squares - Optimierungstechniken für Computer Vision: Methoden der kleinsten Quadrate
Fouad Sabry
Übersetzer Daniel Hueber
Beschreibung
Was sind kleinste Quadrate Die Methode der kleinsten Quadrate ist eine Methode zur Parameterschätzung in der Regressionsanalyse, die auf der Minimierung der Summe der Quadrate der Residuen in den Ergebnissen von basiert jede einzelne Gleichung. Wie Sie profitieren (I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen: Kapitel 1 : Kleinste Quadrate Kapitel 2: Gauß?Markov-Theorem Kapitel 3: Regressionsanalyse Kapitel 4: Ridge-Regression Kapitel 5 : Gesamtzahl der kleinsten Quadrate Kapitel 6: Gewöhnliche kleinste Quadrate Kapitel 7: Gewichtete kleinste Quadrate Kapitel 8: Einfache lineare Regression Kapitel 9: Verallgemeinerte kleinste Quadrate Kapitel 10: Lineare kleinste Quadrate (II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zu kleinsten Quadraten. (III) Reale Welt Beispiele für die Verwendung der Methode der kleinsten Quadrate in vielen Bereichen. Für wen dieses Buch gedacht ist Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und andere die über das Grundwissen oder die Informationen für jede Art von kleinsten Quadraten hinausgehen möchten.
