残差

平方的损失函数近似于残差证明对于单个样本 (xi,yi)(x_i, y_i)(xi,yi)，平方损失的定义是： L(yi,f(xi))=(yi−f(xi))2 L(y_i, f(x_i)) = \left(y_i - f(x_i)\right)^2 L(yi,f(xi))=(yi−f(xi))2 其中：

学生化残差（Studentized Residual）：概念、计算与应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

残差：从统计学到深度学习的核心概念本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

Day22_【机器学习—集成学习（4）—Boosting—GBDT算法】提升树（Boosting Decision Tree ）每一个弱学习器通过拟合残差来构建强学习器梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree）

图优化以及如何将信息矩阵添加到残差变量： 1、预积分量： α 、 θ 、 β 、 b k a 、 b k g \alpha、\theta、\beta、b^a_k、b^g_k α、θ、β、bka、bkg 2、前一次优化后的状态： q k 、 p k 、 v k 、 b k g 、 b k a q_k、p_k、v_k、b^g_k、b^a_k qk、pk、vk、bkg、bka，优化过程 b k g 、 b k a b^g_k、b^a_k bkg、bka设为常数 3、预积分预测的后一次的位姿： q k + 1 p r e 、 p k + 1 p

我是有底线的