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究竟啥名没人占用
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2017年9月18日
ISLR chapter 3 note
摘要: 简单线性回归 多元线性回归 $\hat Y = \hat \beta_0 + \hat \beta_1 X_1 + \hat \beta_2 X_2\cdots$ $RSS = \sum (y_i \hat y_i)^2$ $\beta_i$ 的选择使得 RSS 值最小 $RSE = \sqrt{R
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posted @ 2017-09-18 16:15 究竟啥名没人占用
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2017年9月7日
ISLR chapter 2 note
摘要: $ Y= f(x)+ \epsilon $ $\hat{Y} = \hat{f}(X)$ $E(Y \hat{Y})^2 = [f(X) \hat f (X)]^2 + Var(\epsilon)$ 如何估计 $f$ ? 参数方法: 1. 先构建一个 $f$ 的模型,譬如多项式: $f(X) = \
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posted @ 2017-09-07 17:44 究竟啥名没人占用
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