多元线性回归的优化.py

在多元线性回归问题中，我们经常需要优化模型以获得更准确的预测结果。本篇文章将探讨如何对多元线性回归模型进行优化，以提高模型的拟合度和预测准确性。我们将重点介绍梯度下降法和正规方程法等常用的优化方法，并对其原理和实现进行详细讲解。同时，我们还将介绍如何处理多元线性回归问题中的异常值和多重共线性等常见问题，以及如何选择合适的特征选择方法。通过学习本文，您将能够更好地应用多元线性回归模型进行数据分析和预测，提升您的模型搭建和优化能力。