反復再重み付け最小二乗法 (IRLS法; iteratively reweighted least squares method)† 対角の重み行列 \(W\) を用いた重み付きの線形方程式 \[WX\mathbf{\theta}=W\mathbf{y}\] の解は,線形回帰の正規方程式(see 回帰分析)を重み付けした \[(X^\top W X)^{-1}X^\top W \mathbf{y}\] となる.しかし,\(W\) が解 \(\mathbf{\theta}\) に依存するときには,反復再重み付け最小二乗法 (IRLS法; iteratively reweighted least squares method) が必要になる. IRLS法では,次のように再重み付けしながら,重み付2乗和誤差を最小化する 重み \(W\) の更新 重み付二乗和誤差を最小化してパラメータを更新: \
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Mean reciprocal rank" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (June 2007) (Learn how and when to remove this message) The mean reciprocal rank is a statistic measure for evaluating any process that
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