配套講義、代碼43.多元線性回歸_第1頁(yè)
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主講人：小柯多元線性回歸數(shù)據(jù)挖掘工作室對(duì)于一組變量數(shù)據(jù)，如果我們不管是通過(guò)畫散點(diǎn)圖還是其它方法，知道了一個(gè)變量與其它變量程很強(qiáng)線性關(guān)系。我們就需要知道，到底是什么樣的關(guān)系，關(guān)系系數(shù)是多少。通常是用經(jīng)典的最小二乘法，因?yàn)檫@樣算出的確實(shí)是最優(yōu)的系數(shù)，可以保證殘差平方和最小的優(yōu)化目標(biāo)。背景數(shù)據(jù)挖掘工作室對(duì)于一個(gè)因變量y，有一組自變量X=(x1,x2,...,xk)，x1,x2,...,xk,eps都是n維列向量，考慮它們之間有如下線性關(guān)系：對(duì)于任意數(shù)據(jù)挖掘工作室對(duì)于第i行數(shù)據(jù)：殘差數(shù)據(jù)挖掘工作室目標(biāo)函數(shù)為殘差平方和的關(guān)于系數(shù)beta0,beta1,...,betak的多元二次函數(shù)，我們希望找到一組系數(shù)使得目標(biāo)函數(shù)值最小，即誤差最小。兩邊平方再求和，得到目標(biāo)函數(shù)如下：分別關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工作室矩陣表示就是得到結(jié)果數(shù)據(jù)挖掘工作室數(shù)據(jù)：鳶尾花函數(shù)：lm()步驟：1、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；scale()函數(shù)2、模型擬合；lm()函數(shù)3、殘差圖；plot()4、得出結(jié)果。R語(yǔ)言多元線性回歸數(shù)據(jù)挖掘工作室謝謝！數(shù)

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