scilab 中的稳健回归

Question

为了实现稳健的线性回归，我想实现一个具有 Geman-McLure 损失函数的 M-Estimator

class 的 M 估计器在 this document 中介绍，Geman-McLure 可在第 13 页找到。 求解最小化问题，Iteratively reweighted least squares is recommended. How can i implement this procedure in scilab?我可以使用 optim 吗？

Answer 1

来自 the site of the document you linked there are also some Matlab demo files available in a zip。我认为此 zip 中有两个文件很重要：

• utvisToolbox/tutorials/lineTut/robustDemo.m
• utvisToolbox/tutorials/lineTut/robustIteration.m

在 robustDemo.m 文件中有 稳健 M 估计算法 .

的实现

回答你的问题，如何在 SciLab 中实现它；您可以先使用 mfile2sci 将这些 matlab 文件转换为 scilab。至少在 sampleRobustObj 和 robustIteration 函数，只使用了基本的 Matlab 东西，应该可以被 mfile2sci 转换。