解向量的線性和非線性回歸

Question

我有一個問題，形式為Ab = c，其中A是未知數，一個M x M矩陣，b是M x 1向量，c是M x 1向量。 我有很多b和c（超定問題）樣本，我想找到“最佳”A。庫的任何建議都可以輕松解決此回歸問題？

非線性但多項式模型呢？ 也就是說，一些方程式的形式為：

[c_0 c_1 ... c_M] = [1 b_0 b_1 ... b_M ... b_0 ^ k b_1 ^ k .. b_M ^ k] A

其中k是多項式階數，A現在是M xk矩陣。

Answer 1

找到了一個好的解決方案：DLIB很好地解決了這個問題。 這里有一個示例： http : //dlib.net/least_squares_ex.cpp.html

注意：如果需要使用矩陣，則DLIB仍然需要將數據存儲為向量。 也就是說，如果您要求解Ab = c且A為3x3矩陣，則在上面鏈接的示例中parameter_vector必須為typedef matrix<double,9,1> parameter_vector; 否則將無法編譯。