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写论文，总是比想象中难得多。选题像是在迷雾中寻找方向，文献堆积如山，让人眼花缭乱。每一次实验，每一份数据，都像是在和时间赛跑，而写出来的文字又总觉得不够精准，不够有逻辑。修改更是折磨人：导师的建议常常让你重写一大段，原本以为完成的部分又要返工。每次看到“再改改”，心里都忍不住叹气，但又明白，这正是论文精炼的过程。虽然难，但正是这种挑战，让你学会整理思路、分析问题，也让你逐渐掌握研究的方法。或许写论文真的不容易，但每一行文字、每一份数据，都是向目标前进的脚步。慢慢来，总会完成的。

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概述 对于给定数据集，其中。线性回归的目的是找到一个函数  使得线性模型的预测值与真实值尽可能接近。通常选用均方误差来判断其接近程度，即  当均方误差最小时，即可求得最优线性回归模型。此时  表示的解。我们只需要求得均方误差在最小值时的值，因此均方误差的常数项可忽略。 一元线性回归 当数据集中的维度为1时，即，此时为标量，则对于给定数据集，线性回归给出的模型为  此时也是标量。易证对均为开口向上且恒大于0的二次函数，因此我们可以使用二次函数对称轴公式或求导来确定该函数的最小值。这里选择求导的方法。将分别对求导：  令上式等于0，得到   多元线性回归 最小二乘法 对概述中的式子，我们令  则 ...