1、さらにより良い説明を持っているが、我々は重い重みの影響を決定するために、そのデータの特徴パラメータの出力係数の大きさを比較することができ、データセットへの複数の線形回帰アルゴリズムのための前記拡張のための暗黙のパラメータとコレクションは、全体的なトレーニングデータの精度を向上させます。
図2に示すように、重回帰アルゴリズムの基礎となる数学的な原則とプログラムが書かれている次のとおりです。
：多変量線形回帰アルゴリズムは以下の通りである上記の数学的原理に従って全体ボトムパッケージから書き込むことができます
全体のパッケージは、複数の線形回帰アルゴリズムを直接呼び出すことができます。