一、定義與公式 線性回歸(Linear regression)是一種線性模型，利用回歸方程(函數)對一個或多個自變量(特征值)和因變量(目標值)之間關系進行建模的一種分析方式。 具體來說，利用線性回歸模型，可以從一組輸入變量x的線性組合中，計算輸出變量y。 只有一個自變量的情況稱為 ...

本文出處：https://www.pythonheidong.com/blog/article/891810/fca72fefb44eebb191e8/ 1.多重共線性概念 共線性問題指的是輸入的自變量之間存在較高的線性相關度。共線性問題會導致回歸模型的穩定性和准確性大大降低，另外，過多 ...

檢驗多重共線 如果發現存在多重共線性，可以采取以下處理方法。 (1)如果不關心具體的回歸系數，而只關心整個方程預測被解釋變量的能力，則通常可以不必理會多重共線性（假設你的整個方程是顯著的）。這是因為，多重共線性的主要后果是使得對單個變量的貢獻估計不准，但所有變量的整體效應仍可以較准確 ...

一般要考慮回歸模型的共線性問題,但是有了模型才能做,是滯后的操作. 用方差膨脹系數VIF來判斷共線性問題,一般VIF<10 則認為沒有多重共線性,一般>10則認為有嚴重的多重共線性,則刪掉 ...

首先，在討論最小二乘法和梯度下降對某數據集進行線性擬合的結果是否相同的問題之前，我們應該需要確保該數據集合的確符 ...

一、定義 多重共線性（Multicollinearity）是指線性回歸模型中的解釋變量之間由於存在較精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。完全共線性的情況並不多見，一般出現的是在一定程度上的共線性，即近似共線性。 二. 目前常用的多重共線性診斷方法 　　1.自變量 ...

上篇文章介紹了最小二乘法的理論與證明、計算過程，這里給出兩個最小二乘法的計算程序代碼； #Octave代碼 clear all;close all; % 擬合的數據集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 數據長度 N = length(x); % 3 %% 計算x ...

一、最小二乘法 對於給定的數據集\(D = {(x_1,y_1),(x_2,y_2), ...,(x_m,y_m)}\)，其中\(x_i=(x_{i1};x_{i2}; ...;x_{id})\)。 對上述數據進行擬合： \[f(x_i)= \hat \omega^T \hat{x_i ...