adaptive least square的意思|示意
自适应最小二乘
adaptive least square的用法详解
'
Adaptive least squares (ALS)是一种非常高效的最小二乘算法，常用于计算集合或网格中的数据点。它可以对非线性数据集实现非常高效的拟合，并且几乎不受初始参数选择影响。
ALS的基本原理是它可以通过使残差最小化来拟合数据。残差是指表示拟合数据点与实际数据点之间的差异的数值。ALS使用称为自适应参数的数值来评估拟合的准确性，确定数据拟合的精度。ALS可以有效地适应数据集中的异常点，并使拟合更加准确。
使用ALS时，首先需要定义数据拟合方程，即要用于拟合数据的参数函数。然后，ALS可以通过计算残差来优化该方程，使残差最小化。ALS可以以多种方式完成这种优化，如梯度下降法和拟牛顿法（Levenberg-Marquardt法）。
总之，Adaptive least squares（ALS）是一种非常有效的最小二乘算法，它可以用于拟合任何复杂的非线性数据问题，并且还具有几乎不受初始参数选择影响的优点。因此，ALS是许多统计学和机器学习应用中最常用的方法之一。
'adaptive least square相关短语
1、 Adaptive Least Square Correlation 自适应最小二乘相关
2、 Fuzzy Adaptive Least Square 模糊最小二乘法
3、 adaptive least square method 自适应最小二乘法
4、 adaptive orthogonal least square 自适应正交最小二乘法
5、 adaptive least mean square algorithm 最小值控制递归平均
6、 adaptive recursive least square algorithm 最小二乘自适应标定算法
7、 least mean square adaptive algorithm 最小均方自适应算法