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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 ...

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卓驭 嵌入式中间件实习 面经写一写面经，回馈一下社区。⌚️timeline：五月底👋part1：自我介绍 && 项目介绍1. 项目里的内存占用，资源使用的性能评估？性能优化的思考？2. 端侧大模型的选型？3. 机器人比赛中最难的一个问题？技术方案的选择用了多长的时间？4. 之前实习的主要工作？方案是如何确定的？5. 对车载中间件的了解？6. 。。。忘了🤏part2：八股拷打1. 设计模式？平时开发有用到过哪一些设计模式吗？2. 对多态的了解？静态and动态?3. 虚函数里面父类和子类的交互？4. C++容器中vector和list的差异？5. vector的底层实现原理？扩...

如果是开发岗也这样对我就好了😂