<!-- #此文主要針對統計基礎比較薄弱(比如博主)利用多個模型言針對時間序列數據做預測用之MLR/多線性回歸模型; -->
<!--定義:人話就是給定一組數據集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 從data中得到一個線性模型來反映 x和y 的關系,f(x)=W1X1+W2x2+w3x3+b->f(x)=Wt*x+b :w=不同的參數 -->
通常測量誤差用歐式誤差距離/最小二乘法: (f(x)-y)^2 ---y是ground truth 也就是實際值,f(x)為cross validation 預測值
今天不想寫了,明天寫.....