标签: linear-regression
共 3 篇文章
大数据-207 如何应对多重共线性：使用线性回归中的最小二乘法时常见问题与解决方案
scikit-learn 进行线性回归时，如何应对最小二乘法中的多重共线性问题。多重共线性可能导致回归模型的不稳定性，表现为参数估计值的不稳定、方差增大以及解的不唯一。文章详细介绍了多重共线性的成因及其影响，并提出了几种改进的回归方法...
大数据-205 线性回归的机器学习视角：矩阵表示、SSE损失与最小二乘
线性回归（Linear Regression）的核心链路：用矩阵形式统一表示预测函数 y=Xw，将参数向量 w 作为唯一未知量；以损失函数刻画拟合误差，重点解释 SSE（残差平方和/误差平方和）作为回归任务的典型优化目标
大数据-206 用 NumPy 矩阵乘法手写多元线性回归：正规方程、SSE/MSE/RMSE 与 R²
pandas DataFrame 与 NumPy 矩阵乘法手写多元线性回归（线性回归实现）。核心思路是将特征矩阵 X（包含一列全 1 作为截距）与标签 y 组成正规方程，通过 w=(X^TX)^{-1}X^Ty 直接求解参数权重。