1、对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性。
2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下:
根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下:
整体的多元线性回归算法封装起来就可以直接调用了。
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1、对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性。
2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下:
根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下:
整体的多元线性回归算法封装起来就可以直接调用了。
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