我尝试用多元回归来打篮球。具体来说，我需要根据x，y和与目标的距离来预测俯仰，偏航和火炮的强度。我在考虑对每个输出参数使用多变量多元回归。有更好的办法吗？
另外，我应该直接使用“解算”来获得最佳拟合，还是使用梯度下降？
最佳答案
多元回归相当于对输入变量集的协方差进行逆运算。因为有很多方法可以反转矩阵（如果维数不是很高的话）。千应该是好的），你应该直接去最好的适合，而不是梯度下降。
n为样本数，m为输入变量数，k为输出变量数。
X be the input data (n,m)
Y be the target data (n,k)
A be the coefficients you want to estimate (m,k)
XA = Y
X'XA=X'Y
A = inverse(X'X)X'Y
X'是x的转置。如您所见，一旦找到
X'X的倒数，您就可以用几个矩阵乘法计算任意数量的输出变量的系数。使用任何简单的数学工具来解决这个问题（matlab/r/python..）。