最小二乘法--多特征（矩阵形式）
转：https://www.cnblogs.com/softlin/p/5965939.html 上篇文章中介绍了单变量线性回归，为什么说时单变量呢，因为它只有单个特征，其实在很多场景中只有单各特征时远远不够的，当存在多个特征时，我们再使用之前的方法来求特征系数时是非常麻烦的，需要一个特征系数 ...
原文：超定方程（矩阵形式）求最小二乘法过程与推论(包含对矩阵的迹的讲解)
原文转载 :https: blog.csdn.net i chaoren article details C 实现多项式曲线拟合 polyfit 基本原理：幂函数可逼近任意函数。 上式中，N表示多项式阶数，实际应用中一般取 或 假设N ，则： 共有 个未知数，仅需 个点即可求解 可表示为矩阵方程： Y的维数为 R ，U的维数 R ，K的维数 。 R gt 时，超定方程求解： 下面是使用C 实现的多 ...
2021-09-18 09:09 0 492 推荐指数：
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