在数据分析与机器学习领域，矩阵运算扮演着至关重要的角色。尤其是矩阵求逆操作，它是许多算法的核心步骤之一。今天就来聊聊线性代数中的一个重要概念——矩阵求逆，并结合Python代码实现它。💡
首先，我们介绍两种经典的回归模型：最小二乘法（OLS）和岭回归（Ridge Regression）。这两种方法广泛应用于预测任务中。最小二乘法通过求解正规方程组 \( X^T X \beta = X^T y \) 来找到最优参数向量 β，而岭回归则在此基础上加入了L2正则化项以防止过拟合。
接下来，利用Python库如NumPy进行矩阵运算，轻松完成这些复杂的数学计算。例如，使用`numpy.linalg.inv()`函数可以快速求得矩阵的逆矩阵。此外，还可以借助scikit-learn库直接调用现成的API来构建和评估模型，极大简化了开发流程。
无论是学术研究还是工业应用，掌握好这些基础知识都将助你更高效地解决实际问题！💪
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