线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）
目录 线性回归——最小二乘 Lasso回归和岭回归 为什么 lasso 更容易使部分权重变为 0 而 ridge 不行？ References 线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用 mean square error (mse) 计算损失（cost ...
原文：scikit-learn中的岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归
一 岭回归模型 岭回归其实就是在普通最小二乘法回归 ordinary least squares regression 的基础上，加入了正则化参数 。 二 如何调用 alpha：就是上述正则化参数 fit intercept：默认为true，数据可以拦截，没有中心化 normalize：输入的样本特征归一化，默认false copy X：复制或者重写 max iter：最大迭代次数 tol: 控制 ...
2017-05-05 14:39 0 4554 推荐指数：
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