python机器学习sklearn 岭回归（Ridge、RidgeCV）
1、介绍 Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和， 其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强 ...
原文：sklearn—LinearRegression,Ridge,RidgeCV,Lasso线性回归模型简单使用
线性回归 Ridge 回归 岭回归 Ridge 回归用于解决两类问题：一是样本少于变量个数，二是变量间存在共线性 RidgeCV:多个阿尔法，得出多个对应最佳的w,然后得到最佳的w及对应的阿尔法 Lasso 监督分类 估计稀疏系数的线性模型适用于参数少的情况，因其产生稀疏矩阵，可用与特征提取 sklearn中更多的回归问题 Elastic Net 是一个使用 L 和 L 训练的线性模型，适合于在参 ...
2018-03-12 11:22 0 4101 推荐指数：
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