Least Squares: Optimization Techniques for Computer Vision: Least Squares Methods

by Fouad Sabry, Kei Imano (Translator)

Overview

最小二乗法とは何ですか

最小二乗法は、個々の方程式の結果で得られる残差の二乗和の最小化に基づく回帰分析におけるパラメーター推定方法です。

どのようなメリットがあるのか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 最小二乗法

第 2 章: ガウス?マルコフ定理

第 3 章: 回帰分析

第 4 章: リッジ回帰

第 5 章: 総最小二乗法

第 6 章: 通常の最小二乗法

第 7 章: 加重最小二乗法

第 8 章: 単純な線形回帰

第 9 章: 一般化された最小二乗法

第 10 章: 線形最小二乗法

(II) 最小二乗法に関する一般のトップの質問に答える。

(III) 多くの分野での最小二乗法の使用に関する実際の例。

この本は誰に向けたものなのか

専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の最小二乗法の基本的な知識や情報を超えたい人。

Product Details

BN ID:	2940168102087
Publisher:	10?????????? [Japanese]
Publication date:	05/11/2024
Series:	?????????? [Japanese] , #52
Sold by:	PUBLISHDRIVE KFT
Format:	eBook
Pages:	156
File size:	3 MB
Language:	Japanese