Matlab软件在测量平差程序中的应用 急求MATLAB程序 谢谢

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-16 07:23 标签： 测量平差程序

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对于回归问题最小二乘可以说是黄金油。首先说正规方程笔者本科学的是测绘，测绘的核心是确定点在空間坐标系中的位置对于外业测量的数据难免会存在误差，如何消除粗差获得最优值，笔者经历了《测量平差程序》这门课程而机器學习的正规方程可以对应测量平差程序的法方程。
如 y=a*x+b 问题按照平差知识，观测值+观测值改正数=近似值+近似值改正数即
测量平差程序的核心就是：min[PVV]，即改正数的加权平方和最小
故可以将一元线性回归写成如下误差方程：
正规方程的优点是无需迭代、但是当你的数据量很夶的时候，程序就会很吃力所以我们要采取它的替代品—梯度下降
梯度下降的原理很简单，

编程的时候对于matlab 或者python一定要利用其向量化優势，这样可以避免循环
对于非线性肯定首先要线性化，然后迭代需要初值笔者程序以LR为类，当然逻辑回归不等于回归一个损失函數是平方，一个是对数而且逻辑回归属于分类。
对于欠拟合和过拟合问题：
笔者下面代码是LR回归的正则化仔细看的话，将其写成法方程形式无非就是给法方程系数主对角线增加了一个系数，相当于岭回归加上惩罚函数。

''' 当特征数目为2时可以画图'''

迭代次数与代价函數的关系图
当正则化系数很大的时候，它就会近似一条直线lampda=1000时候如下图：

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