在物理实验中,为验证牛顿第二定律,F=ma,我们采集到一批数据(m1, F...
发布于 2022-03-02 17:06:52
在物理实验中,为验证牛顿第二定律,F=ma,我们采集到一批数据(m1, F1, m2, F2, m3, F3, ....)。但由于实验存在误差,我们常常使用最小二乘来拟合F=ma。
1. 为什么使用最小二乘拟合,其原理是什么?
提示:
(1)如上图,我们都知道,最小二乘是优化 “使得计算实验点沿d1方向到直线F=ma的距离和最短”,为什么不是优化 “沿d2方向到直线的距离和最短”?
(2)结合中心极限定理和极大似然估计来分析,可以有公式推导过程
2. 最小二乘法在机器学习里面的应用?(从机器学习模型和loss函数两方面描述)
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