線性迴歸對誤差敏感的原因
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線性迴歸對誤差敏感的原因是訓練數據中有噪聲或異常值。線性迴歸模型的預測值是通過給定的訓練數據來擬合出的一條直線,其預測能力取決於訓練數據的精度。如果訓練數據中噪聲或者異常值,那這條擬合出的直線就不準確。在這種情況下,線性迴歸模型對誤差就會比較敏感,它的預測結果會受到影響。線性特性是卷積運算的性質之一,即設a、b為任意常數。卷積既是一個由含參變量的無窮積分定義的函數,又代表一種運算。其運算性質在線性系統理論、光學成像理論和傅里葉變換及其應用中經常用到。
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