多元线性回归 求解的方法有哪些

多元线性回归可以使用不同的方法来进行求解，以下是几种常用的方法：

1. 最小二乘法：最小化残差平方和的方法，通过对残差平方和求导得到回归系数的解析解。

2. 梯度下降法：通过不断调整参数来最小化损失函数，使得预测值与实际值之间的误差最小。

3. 矩阵求解法：将多元线性回归模型表示为矩阵形式，通过求解矩阵方程来得到回归系数的解析解。

4. QR分解法：将设计矩阵进行QR分解，然后通过回代法求解得到回归系数的解析解。

5. 岭回归法：在最小二乘法的基础上，加入一个正则化项来限制回归系数的大小，避免过拟合。

6. Lasso回归法：在最小二乘法的基础上，加入一个L1正则化项来限制回归系数的大小，可以实现特征选择。

以上是一些常用的多元线性回归求解方法，不同的方法适用于不同的场景，需要根据具体问题进行选择。