现在的我处在一个二本院校的图书馆进行自习，花了3个小时左右的时间用来推导最小二乘的原理，因为我的理想就是成为一名数据挖掘工程师。
可一进入数据挖掘领域，就如同进入了一个盲人孤独的，茫然的在笔记本上演算，由于大一的我不爱学习，高等数学和线性代数都落下了，大二才突然醒悟，勉勉强强懂了概率论与数理统计的基本概念。
可是，这些远远不够啊，19年3月17日9点39分的今天，我重新拿出上学期学过的应用回归分析，我的计划是从这本书入手，理解每一个基础概念，推到每一个分析原理，而应用回归分析最核心的问题就在于最小二乘法。
最小二乘法的推导可以从两个角度进行推导，一个是高等数学，还有一个人线性代数。通过百度不断查找相关的博客文章，3个小时终于把高等数学角度的推导完成了，里面有一个求偏导的过程，我死活也不明白，其中一个是怎么推理出来的，我有查找了高中关于导数的基础概念，没错啊，为什么就是和我想象中的不一样呢？书上的偏导数求解错了么？我查了好多文章，查了好几本书，都是一个样子，基本可以肯定是我错了，至于原因我真的不知道。只能明天再去找同学老师了。
接着，我从矩阵角度进行推导，那博客上密密麻麻的矩阵理论把我都吓哭了，一步突然跨越式的跳到另一步，为什么需要定义对角矩阵，为什么要根据5到6个左右的定义才可以推理到其中一个理论，等等。
现在的我处于奔溃的边缘，看着厚厚的一本多元线性回归的书，里面还有加权最小二乘，异方差，自相关，逐步回归，多重共线性的原理，判定，解决，岭回归，非线性回归，主成分回归，Logistic回归，偏最小二乘的原理，算法。
啊！
我该怎么拯救我自己，谁来拯救我！
数据挖掘与本科
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