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