Многомерная линейная регрессия
Материал из MachineLearning.
![]() | Статья в настоящий момент дорабатывается. SL 20:42, 10 января 2009 (MSK) |
Многомерная линейная регрессия
Пусть имеется набор вещественнозначных признаков
. Задача минимизации функционала качества метода наименьших квадратов
существенно упрощается, если модель алгоритмов линейна по параметрам :
.
Введём матричные обозначения: матрицу информации , целевой вектор
, вектор параметров
и диагональную матрицу весов
:
В матричных обозначениях функционал среднего квадрата ощибки принимает вид
.
Функционал с произвольными весами легко преводится к функционалу с единичными весами путём несложной предванительной обработки данных :