Least Squares

Optimierungstechniken für Computer Vision: Methoden der kleinsten Quadrate

Fouad Sabry

EPUB
ca. 4,49
Amazon iTunes Thalia.de Weltbild.de Hugendubel Bücher.de ebook.de kobo Osiander Google Books Barnes&Noble bol.com Legimi yourbook.shop Kulturkaufhaus ebooks-center.de
* Affiliatelinks/Werbelinks
Hinweis: Affiliatelinks/Werbelinks
Links auf reinlesen.de sind sogenannte Affiliate-Links. Wenn du auf so einen Affiliate-Link klickst und über diesen Link einkaufst, bekommt reinlesen.de von dem betreffenden Online-Shop oder Anbieter eine Provision. Für dich verändert sich der Preis nicht.

Eine Milliarde Sachkundig [German] img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV

Beschreibung

Was sind kleinste Quadrate


Die Methode der kleinsten Quadrate ist eine Methode zur Parameterschätzung in der Regressionsanalyse, die auf der Minimierung der Summe der Quadrate der Residuen in den Ergebnissen von basiert jede einzelne Gleichung.


Wie Sie profitieren


(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:


Kapitel 1 : Kleinste Quadrate


Kapitel 2: Gauß?Markov-Theorem


Kapitel 3: Regressionsanalyse


Kapitel 4: Ridge-Regression


Kapitel 5 : Gesamtzahl der kleinsten Quadrate


Kapitel 6: Gewöhnliche kleinste Quadrate


Kapitel 7: Gewichtete kleinste Quadrate


Kapitel 8: Einfache lineare Regression


Kapitel 9: Verallgemeinerte kleinste Quadrate


Kapitel 10: Lineare kleinste Quadrate


(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zu kleinsten Quadraten.


(III) Reale Welt Beispiele für die Verwendung der Methode der kleinsten Quadrate in vielen Bereichen.


Für wen dieses Buch gedacht ist


Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und andere die über das Grundwissen oder die Informationen für jede Art von kleinsten Quadraten hinausgehen möchten.


 


 

Kundenbewertungen

Schlagwörter

Gewöhnliche kleinste Quadrate, Gesamtzahl der kleinsten Quadrate, Kleinsten Quadrate, Gauß-Markov-Theorem, Gewichtete kleinste Quadrate, Ridge-Regression, Regressionsanalyse