Least Squares: Optimierungstechniken für Computer Vision: Methoden der kleinsten 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.