Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

MATH 304 - Numerical Analysis and Optimization

Project ---Least Squares Regression

0.  Abstract

Insert a very brief paragraph describing the content of your project

1.  Introduction

Describe the background of this project.

2. Methodology (4 marks)

(1) Describe how you formulate the model fitting problem by the least squares regression;

(2) Describe the role of regularization; (Describe the cross validation in next year)

(3) Describe how you implement the Least Squares Regression algorithm. Do not copy the code here.

3. Experimental Results (4 marks= one for each task)

Show the results which are required in the tasks. If you have any other ideas, you can do additional experiments and show your additional results.  Give your conclusion.

4. Discussion (2 marks)

Please try to interpret your experimental results. Topics may include, but not limited to:

•   Accuracy of different models with different setting (like the training data size, the model complexity, the regularization weights);

•    Possible improvements that can be done;

•   Anything    unique    you    have    done    to    improve/validate    your    program’s accuracy/complexity

References

[1]Use an enumerated list here for any references, such as books or journal/conference

papers.