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我知道有一个 weighted OLS solver , 和一个 constrained OLS solver .
是否有结合两者的套路?
最佳答案
您可以通过修改 X 和 y 输入来模拟 OLS 加权。在 OLS 中,您解决 β 的问题
XtX β = Xty。
在加权 OLS 中,you solve
XtX W β = Xt W y。
其中 W 是具有非负项的对角矩阵。因此 W0.5 存在,您可以将其表示为
(X W0.5)t(XW0.5) β = (X W0.5)<支持>t(XW0.5) y,
这是 X W0.5 和 W0.5 y 的 OLS 问题。
因此,通过修改输入,您可以使用不直接识别权重的非负约束系统。
关于python - python中的加权非负最小二乘线性回归,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36112290/