1.1.1. Ordinary Least Squares(普通最小二乘)

本文深入介绍了线性回归模型,包括其数学表达式和目标,以及如何使用fit()、coef_和predict()进行训练和预测。重点关注了多重共线性问题,解释了它如何导致模型估计不准确,并提出了如PCA降维和岭回归等解决方案。此外,还讨论了非负最小二乘法在线性回归中的应用。最后,提到了普通最小二乘法的时间复杂度为O(nsamples*nfeatures^2)。

1.1.1. Ordinary Least Squares

注:
本文所指线性回归,若非特别强调,均指最基础的线性回归模型

一、简介

在这里插入图片描述
线性模型的数学体现是:
y^=ω0+ω1x1+ω2x2+...+ωnxn\hat{y}=\omega_0+\omega_1x_1+\omega_2x_2+...+\omega_nx_ny^=ω0+ω

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