最小均方误差算法原理
时间: 2023-12-16 09:04:32 浏览: 101
最小均方误差算法(LMS算法)是一种用于修正滤波器参数使均方差(Mean Square Error,MSE)达到最小的算法。它可以认为是机器学习中最基本和常用的算法之一。LMS算法的原理是通过梯度下降的方式来调整权重,使得误差的瞬时平方值最小化。
具体来说,LMS算法使用梯度的线性函数来更新权重,即根据权重的变化量与梯度的乘积来更新权重的值。权重的更新公式为:
w(i+1) = w(i) + 2μe(i)x(i)
其中,w(i)表示第i次迭代的权重,μ为步长,e(i)为当前的误差,x(i)为输入样本。
LMS算法的主要思想是通过不断迭代,调整权重以减小误差,使得输出的预测值与期望值之间的差距尽可能小。通过这种方式,LMS算法可以用于解决许多问题,如线性回归和自适应滤波器。
总的来说,LMS算法通过梯度下降的方式来迭代地调整权重,以使均方误差最小化。它是一种常用的有监督学习算法,适用于许多机器学习和信号处理领域的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [LMS原理推导及代码实现](https://blog.csdn.net/Xujing1143/article/details/125216509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [机器学习小组知识点2:最小均方算法(LMS)](https://download.csdn.net/download/eric2016_lv/9655133)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [最小均方算法LMS总结](https://blog.csdn.net/qq_27918645/article/details/75928807)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)