【模式识别与机器学习】——最小二乘回归

本文深入探讨了线性回归这一常见回归方法,详细解析了其在预测和分类中的应用,尤其聚焦于最小二乘法作为求解最佳拟合线的主要手段,阐述了该方法通过最小化误差平方和实现数据最佳函数匹配的过程。

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线性回归

线性回归是很常见的一种回归,线性回归可以用来预测或者分类,主要解决线性问题。

最小二乘法

线性回归过程主要解决的就是如何通过样本来获取最佳的拟合线。最常用的方法便是最小二乘法,它是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chihaoyuIsnotHere/p/9922368.html

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