多元线性回归算法

人工智能机器学习 2023-01-12 23:34:49

课时名称	课时知识点
多元线性回归算法

...全文

37 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

实现任意多个变量以最小二乘法拟合成的新线性方程，通过变量带入线性方程可求得任意的拟合值。文件首行为行号、列号，其余行为数据行。

此类的具体使用方法见：http://blog.csdn.net/czyt1988/article/details/21743595 在进行曲线拟合时用的最多的是最小二乘法，其中以一元函数（线性）和多元函数（多项式）居多，下面这个类专门用于进行多项式拟合，可以根据用户输入的阶次进行多项式拟合，算法来自于网上，和GSL的拟合算法对比过，没有问题。此类在拟合完后还能计算拟合之后的误差：SSE(剩余平方和)，SSR(回归平方和)，RMSE(均方根误差)，R-square(确定系数)。

1.多元线性回归算法前面学习了简单的线性回归算法，简单的线性回归算法的数据值得是属性只有一项，同时也对应有一个类别值。那么这样的数据就是在二维空间上就是一个点，那么回归后在一个二维空间上就是一条回归直线，就有回归方程。那么对应的，在碰到数据不止一个属性值（N>=2），此时就归为了多元回归算法，那么就是在N维空间中找到那个可以映射的回归图形。 2.数学理论如前面所说，简单的线性回归算法里...

多元线性回归；梯度下降算法解决多元线性回归问题

齐向彬的课程社区_NO_1

1

社区成员

59

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章