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文件名称：matlab选股代码-How-to-Talk-Linear-Regression-Optimizing-Loss-Function-Mean-
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文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-26 02:39:58
系统开源
matlab选股代码如何讨论线性回归优化损失函数的均方误差
2020年12月27日
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:smiling_face_with_smiling_eyes:
上一次，通过查看一维数据的情况，我们对线性回归有所了解。
今天，我们将继续进行成熟的最小二乘回归。
这是一种非常简单而强大的方法，也是统计的基础之一。
因此，我们将从公式化使用多个预测变量进行回归开始。
我们将学习问题表述为具有明确损失函数的优化任务。
然后，我们将看到此优化任务实际上很容易解决。
因此，作为我们的运行示例，我们将使用来自糖尿病研究的数据。
因此，本研究的目的是评估哪些特征可能会影响疾病的进展，例如在固定的时间段内病情会恶化多少。
因此，从442名糖尿病患者中收集了数据。
对于每位患者，测量了10个特征，这些特征可能会影响疾病的进展。
因此它们是年龄，性别，体重指数，这是衡量某人超重程度，平均血压和各种血清指标的量度。
因此，为每个患者测量了这10个特征，然后，患者在一年后回来，并测量了一个值，该值指示该病在一年中进展了多少。
也就是那个值叫做y。
这是一个经典的回归问题。
我们有一个响应值y，我们希望能够根据一堆预测变量来预测此响应，并
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How-to-Talk-Linear-Regression-Optimizing-Loss-Function-Mean-Squared-Error-main
----week4_linear_regression_dec272020.pdf(267KB)
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