mathbong
EN
용어 사전 math 용어 페이지

최소제곱

오차 제곱합을 최소화하는 근사 방법

least-squares #math#linear-algebra
English version

다른 이름

least squares최소제곱

선수 개념

정사영내적

관련 개념

정사영열공간선형회귀

핵심 아이디어

최소제곱은 정확한 해가 없을 때 오차 벡터의 길이 제곱합이 가장 작아지도록 해를 고르는 방법입니다. 즉 주어진 데이터에 가장 가까운 선형 근사를 찾는 방식입니다.

이 블로그에서의 역할

Mathbong에서는 최소제곱을 정사영(projection), 잔차(residual), 정규방정식(normal equation), 선형회귀(linear regression)와 연결합니다. 현실 데이터에서 왜 "정확한 해"보다 "가장 잘 맞는 해"가 중요한지를 설명하는 중심 주제입니다.

이 개념을 다루는 글

[Linear Algebra Series Part 5] Dot Product and Cosine Similarity Understand the dot product as both component contribution and directional alignment, then connect it to cosine similarity.[Linear Algebra Series Part 18] Least Squares and the Basics of Linear Regression Use [[least-squares|least squares]] and [[linear-regression|linear regression]] to find the best approximate solution when `Ax = b` has no exact answer.[선형대수 시리즈 18편] 최소제곱과 선형회귀의 기초 해가 정확히 맞지 않는 선형시스템에서 최소제곱 해를 구하는 아이디어를 선형회귀와 연결합니다.