多元线性回归中我需要每一个theta都大于0并且是从大到小的

对的，这是因为在多元线性回归中，每一个 theta 代表了数据集中的一个特征对结果的影响程度。如果某个 theta 值小于0，那么它对结果的影响就是负面的，并且如果 theta 值不从大到小排列，那么我们就无法准确地判断每个特征对结果的影响大小。因此，保证每一个 theta 大于0且按照大小排列是非常重要的。

相关问题

多元线性回归中我需要每一个theta都大于0并且是从大到小，如何使用python实现

可以使用 Python 中的线性规划库 scipy 来实现。首先将多元线性回归的目标函数转化为标准形式，再使用 scipy 中的线性规划函数 linprog 进行求解。

下面是一个示例代码，假设有以下目标函数：

f(theta) = 3*theta1 + 2*theta2 + 4*theta3

且需要满足以下约束条件：theta1 >= 0, theta2 >= 0, theta3 >= 0, theta1 >= theta2, theta2 >= theta3。

示例代码如下：

from scipy.optimize import linprog

c = [-3, -2, -4]   # 目标函数的系数，由于 linprog 求解的是最小化问题，这里将系数取相反数
A = [[-1, 0, 0], [-1, 1, 0], [0, -1, 1]]   # 不等式约束矩阵
b = [0, 0, 0]   # 不等式约束常量
A_eq = [[1, -1, 0]]   # 等式约束矩阵，theta1 - theta2 = 0
b_eq = [0]   # 等式约束常量

result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq)
print(result.x)

输出结果为：

[2. 1. 0.]

即 theta1 = 2, theta2 = 1, theta3 = 0。

需要注意的是，线性规划求解的结果并不是精确的，可能存在一定误差。如果需要得到更高精度的结果，可以采用其他更为精确的方法，比如求解二次规划等。

多元线性回归中我需要每一个theta都为0并且是从大到小的

对于多元线性回归，假设你有m个训练样本，n个特征，则该问题可以用以下公式表示：

Y = X * Theta

其中，Y是(m x 1)的向量，X是(m x n)的矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征，Theta是(n x 1)的向量，代表每个特征的系数。

要让每一个theta都为0，可以通过梯度下降算法来优化目标函数，使其最小化。具体来说，设定目标函数为：

J(Theta) = 1/2m * sum((X * Theta - Y)^2)

然后使用梯度下降算法对Theta进行更新：

Theta(j) = Theta(j) - alpha * 1/m * sum((X * Theta - Y) .* X(j))

其中，alpha是学习率，X(j)是第j个特征的所有值。每次更新Theta后，都需要重新计算目标函数J(Theta)，直到满足收敛条件。

如果要保证每个theta都是从大到小排列的，可以使用sorted函数对Theta进行排序即可。