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Crea un riduttore che calcola una regressione dei minimi quadrati robusta con numX variabili indipendenti e numY variabili dipendenti, utilizzando i minimi quadrati riponderati in modo iterativo con la funzione di costo di Talwar. Un punto viene considerato un outlier se l'RMS dei residui è maggiore di beta.
Ogni tupla di input avrà valori per le variabili indipendenti seguiti dalle variabili dipendenti.
Il primo output è un array di coefficienti con dimensioni (numX, numY); ogni colonna contiene i coefficienti per la variabile dipendente corrispondente. Il secondo è un vettore della radice quadrata media dei residui di ogni variabile dipendente. Entrambi gli output sono nulli se il sistema è indeterminato, ad esempio se il numero di input è inferiore a numX.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC."],[],[]]
