R语言实现多线性回归模型预测时间序列数据 MLR models in R
<!-- #此文主要针对统计基础比较薄弱(比如博主)利用多个模型言针对时间序列数据做预测用之MLR/多线性回归模型; -->
<!--定义:人话就是给定一组数据集data={(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn)} 从data中得到一个线性模型来反映 x和y 的关系,f(x)=W1X1+W2x2+w3x3+b->f(x)=Wt*x+b :w=不同的参数 -->
通常测量误差用欧式误差距离/最小二乘法: (f(x)-y)^2 ---y是ground truth 也就是实际值,f(x)为cross validation 预测值
今天不想写了,明天写.....
转载于:https://www.cnblogs.com/bellagao/p/10986608.html
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