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投影:在“不可达”的世界里寻找“最优解”

投影:在“不可达”的世界里寻找“最优解” 数据分析学习与实践
2025-11-28
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导读:这一节的核心任务是:利用“投影”这一几何利器,将“无解”的方程,转化为“有解”的方程,并证明这个解是“最好”的。

本节课的来解决“冲突”:

  • 完美世界的崩塌  无解,完美主义的数学世界遭遇了现实的挫败。
  • 新思想的登场:投影,它不是来“解决”这个无解问题,而是来“重新定义”问题的。
  • 工具升级:为了让投影这个思想发挥最大威力,我们需要为它锻造最强的工具——正交基

这一节的核心任务是:利用“投影”这一几何利器,将“无解”的方程,转化为“有解”的方程,并证明这个解是“最好”的。

以下是讲义的详细逻辑流与核心内容。


第一幕:承认失败 —— 当   无解时

  • 回顾

    • 回顾:我们知道方程   有解的充要条件是   在列空间   里。。
    • 现实:在真实世界的数据分析(如线性回归)中,数据充满了噪声。我们的目标向量   几乎永远不可能完美地落在列空间那个薄薄的平面上。
  • 困境: 在纯粹的数学世界里,故事到此就结束了——“无解”! 但在现实世界(工程、数据科学、统计学)中,这恰恰是故事的开始!

    • 实际问题:我们通过实验测量了一组数据点,试图用一条直线去拟合它们。因为噪声的存在这些点几乎不可能完美地在一条直线上。这意味着,对应的线性方程组几乎必然无解
    • 难道因为没有完美解,我们就放弃吗?不。工程与科学的本质,就是在不完美的世界中寻找最佳的近似。我们不求“精确相等”,只求“误差最小”。

第二幕:重新定义“成功”—— 从“完美解”到“最优近似解”

【声明】内容源于网络
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数据分析学习与实践
数据分析,数据科学,线性代数,统计学,AI,python,可视化,excel
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