[선형대수학] 최소제곱법 (Method of Least Squares)

#선형대수학 1. Introduction 최소제곱법은 주어진 데이터와의 오차를 최소화하는 직선을 구하는 방법입니다. 위 그림은 주어진 5개의 데이터에 대해 두 개의 점을 지나며 오차를 줄이는 적당한 직선(linear function)을 그린 것입니다. 그러나 몇 개의 점을 지난다고 해서 오차를 완벽히 줄일 수 있는 것은 아닙니다. 2. Sum of the square errors 위 그림은 주어진 데이터(xi, yi)에 대해 그린 직선 y = f(x) 과의 오차 ei를 시각적으로 표현하였습니다. ei 는 yi 에서 선형함수의 함숫값 f(xi) 을 뺀 것의 절댓값으로 정의됩니다. y = f(x)가 y = ax + b 형태로 표현된다고 합시다. 이때 error(distance between the point and the graph of f) 는 아래와 같습니다. 이 error 들을 제곱해 모두 더한 것을 Sum of the square errors (최소제곱합) 이라 합니다. (참고)...

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