摘要： 1）逆矩阵：AB = BA = E，矩阵A、B均为方阵，E为单位矩阵，称A为可逆矩阵，B为A的逆矩阵； 2）方阵：n x n 的矩阵； 3）单位矩阵：一个对角为1，E[0, 0] = E[1, 1] = E[2, 2] = ... = E[n, n] = 1，其余元素为0； 4） 5）范数 || x 阅读全文

摘要： 一、多元线性回归基础 简单线性回归算法只有一个特征值（x），通常线性回归算法中有多个特征值，有的甚至有成千上万个特征值； 多元线性回归中有多种特征，每一种特征都与 y 呈线性关系，只是线性关系的系数不同； 多元线性回归的模型可以解决一元线性回归问题； 多元线性回归模型中，每一种特征都与值（也就是 y 阅读全文

摘要： 一、MSE、RMSE、MAE 思路：测试数据集中的点，距离模型的平均距离越小，该模型越精确 # 注：使用平均距离，而不是所有测试样本的距离和，因为距离和受样本数量的影响 1）公式： MSE：均方误差 RMSE：均方根误差 MAE：平均绝对误差 二、具体实现 1）自己的代码 import numpy 阅读全文