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多元迴歸分析簡介
多元線性迴歸分析(Multiple regression analysis)是一種統計學方法，用於探索多個解釋變量對一個目標變量的影響。它是建立在線性迴歸分析的基礎上的，多元迴歸分析用於探討多個預測變數及一個依變數之間的關係，並且每個變項都是連續變項。本文將介紹多元迴歸分析概念。
多元線性迴歸分析(Multiple regression analysis)其原理是取得最適合解釋自變項們和依變項的線性關係。主要使用的方法為最小平方法(OLS)，求取誤差的平方最小化的一種估計方法。
斜率:在非標準化時，每一個單位自變項變化時，依變項的變化；在標準化時，每一個標準差自變項變化時，依變項的標準差變化
截距:在非標準化時。當自變項為0，依變項的值；標準化時為0
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跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
線性回歸是一種統計方法，用於分析自變數 (x) 和因變數 👍 之間的線性關係。在數據合作的背景下，廣告商（Advertiser）和出版商（Publisher）可以利用線性回歸來共同分析和預測業務成果。以下是關鍵概念及其應用範例。
▋線性回歸的目標
線性回歸的主要目的是利用自變數（如廣告
多重共線性是指迴歸模型中，自變數（特徵）之間存在高度線性相關的現象，這會導致模型對各變數獨立影響估計的困難，並降低其解釋性和預測能力。本文將探討多重共線性的定義、成因、影響以及如何識別和解決這一問題，從而提升模型的穩定性和準確性。
在資料分析過程中，透過衡量變數之間的線性或非線性關係，能有效探索數據集，篩選出重要特徵，並進行預測建模。本文介紹瞭如何理解數據、使用相關矩陣找出變數關聯性，以及利用互資訊評估變數之間的依賴程度，幫助資料科學家在建模過程中選擇適當的變數，提升模型效果。
我們做實驗的目的，
往往是想要量化「確定的不確定性 Certain Uncertainty」。
什麼是「不確定性 Uncertainty」？
其實就是無法透過控制各種變因來控制下來的現象。
在做實驗的時候，
就算你已經把實驗條件盡量控制一樣了，
其實實驗的結果每次還是會有一些差異。
直觀理解
導數：考慮的是單一變數的函數，描述的是函數在某點的斜率或變化率。
偏導數：考慮的是多變數函數，描述的是函數在某個變數變化時的變化率，其他變數保持不變。 (針對各維度的調整 或者稱變化 你要調多少)
應用
導數：在物理學中應用廣泛，例如描述速度和加速度。
偏導數：在多變量分析、優
瞭解如何透過Regression實作Classification，使用one-hot vector表示不同的類別，並透過乘上不同的Weight和加上不同的bias來得到三個數值形成向量。同時通過softmax的方式得到最終的y'值，並探討使用Cross-entropy來計算類別的loss。
我們常把研究分成量化與質性兩種不同的方法（當然不止這兩種方法），其中量化分析主要在討論變數與變數的關係，而質性分析則在變數間在的互動過程與事件。因此通常在進行質性研究時，我們需要收集大量田野調查或訪談資料。做過訪談的人都知道，訪談後需要反覆的聆聽訪談錄音並將其轉化為訪談逐字稿，這是一個大工程，還好現
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應用
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