文章 "数据科学与机器学习（第 03 部分）：矩阵回归"

MetaQuotes 2022.08.22 05:47

这一次，我们的模型是由矩阵构建的，它更具灵活性，同时它允许我们构建更强大的模型，不仅可以处理五个独立变量，但凡我们保持在计算机的计算极限之内，它还可以处理更多变量，这篇文章肯定会是一篇阅读起来很有趣的文章。

如果您关注过前两篇文章，您会注意到我曾遇到的一个大难题，即是编程模型可以处理更多的自变量，我的意思是动态处理更多的输入，因为当涉及到创建策略时，我们需要处理数百个数据，所以我们希望确保我们的模型能够满足这一需求。

对于那些跳过数学类的人，矩阵是一个矩形数组或数字表格或其它数学对象，按行和列排列，用于表示数学对象或此类对象的属性。

例如:

矩阵示例图像

房间里有一头大象。

我们读取矩阵的方式是行x列。上述矩阵是一个 2x3 矩阵，表示 2行，3列。

毋庸置疑，矩阵在现代计算机处理信息，和计算大数据的过程中起着巨大的作用，它们能够实现这一点的主要原因是矩阵中的数据以数组形式存储，且计算机可以轻易地读取和处理。我们看看它们在机器学习中的应用。