mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式

多元线性回归

【mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式】具有多个特征的线性回归
如果我们有一个具有多个特征的连续标记数据,我们可以使用多元线性回归来建立机器学习模型 。
标签是数据的答案,值是连续的 。以下面的房价示例,标签是??价格,特征是大小,卧室数量,楼层数和房龄 。


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


mse均方误差计算公式一般是多少 excel误差棒计算公式


在多元线性回归中,公式与上述相同 。但是,如果正规方程是不可逆的怎么办?然后考虑删除冗余特征或使用正则化 。
总之,使用正规方程的优点是
  • 无需选择学习率α
  • 无需迭代
  • 特征缩放不是必需的
请注意,如果特征的数量非常大,则“正规方程”的工作速度非常慢,而“梯度下降”算法仍能正常工作 。

    推荐阅读