数值计算方法的“稳定性”是指在计算过程中舍入误差是可以控制的。 对于有些矩阵，矩阵中某个元素的一个很小的变动，会引起最后计算结果误差很大，这种矩阵称为“病态矩阵”。有些时候不正确的计算方法也会使一个 ...

lasso 也叫L1正则化 惩罚系数的绝对值 　　ridge 也叫L2正则化 惩罚系数的平方 ridge 惩罚后 每个系数都收缩 　　lasso 惩罚后，有的系数直接变成0 其他系数收缩 LASSO: least absolute selection ...

前文：Lasso linear model实例 | Proliferation index | 评估单细胞的增殖指数 参考：LASSO回歸在生物醫學資料中的簡單實例 - 生信技能树 Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？ 你应该 ...

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λ。 二、如何调用 alpha：就是上述正则化参数λ；fit_intercept：默认 ...

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 ...

Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applica ...

为了解决数据的特征比样本点还多的情况，统计学家引入了岭回归。 岭回归通过施加一个惩罚系数的大小解决了一些普通最小二乘的问题。回归系数最大限度地减少了一个惩罚的误差平方和。 这里是一个复杂的参数，用来控制收缩量，其值越大，就有更大的收缩量，从而成为更强大的线性系数。 Ridge ...

一、范数 L1、L2这种在机器学习方面叫做正则化，统计学领域的人喊她惩罚项，数学界会喊她范数。 L0范数 表示向量x">xx中非零元素的个数。 L1范数 表示向量x">中非零元素的绝对值之和 ...