機械学習 线性回归与多元回归分析：理论推导、Python从零实现与scikit-learn实战
本文深入讲解机器学习中的多元线性回归分析（Multiple Linear Regression）。内容涵盖基于最小二乘法的理论推导、正规方程（Normal Equation）的数学解析，以及如何使用Python从零实现算法和使用scikit-learn进行建模的完整代码示例。帮助读者彻底掌握回归分析的数学原理与工程实践。
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機械学習 线性回归详解：最小二乘法原理、Python从零实现与scikit-learn实战
前言 本文将介绍机器学习中历史悠久的线性回归，特别是关于“最小二乘法”的理论及其 Python 实现。最小二乘法虽然模型简单，但具有广泛的应用和扩展性，是一种非常重要的思想。 例如，当我们观察散点图时，经常会觉得其中似乎存在某种直线关系。使...
プログラミング 硬间隔 SVM (支持向量机) Python 实现详解：从零手写算法与案例分析
前言 在上一篇文章中，我们讲解了硬间隔 SVM 的理论。本次我们将基于此，使用 Python 进行实现。此外，以下代码可在 Google Colab 上运行。\begin{align*}\newcommand{\mat}{\begin{pm...
プログラミング 主成分分析（PCA）详解：Python实现与示例
引言 在上一篇文章中，我们讨论了主成分分析的理论。在本文中，我们将使用Python来实现主成分分析。 此外，以下代码可以在Google Colab中运行。\begin{align*}\newcommand{\mat}{\begin{pmat...
