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线性预测模型在机器参数学习中的应用

统计模型已经在许多领域得到了应用。大多数情况下，模型是基于观察型数据构建的，数据的质量通常不如实验型数据，后者是专门通过统计学的实验设计（DoE）而来，典型的设计包括全因子设计、响应曲面设计等。 

本项目将展示如何通过良好的实验设计来获得可靠的模型性能结果，以及如何将一个复杂的线性预测模型转化为一个实用的网页小程序。此案例也可以应用于其他机器参数学习的研究中。