【机器学习】正则化的线性回归 —— 岭回归与Lasso回归
注：正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念，经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。 0. 正则化（Regularization ...
原文：机器学习入门线性回归 岭回归与Lasso回归(二)
一 线性回归 Linear Regression . 线性回归概述 回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y ax bx ，其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢 当有了这些回归系数，给定输入，具体的做法就是将回归系数与输入相乘，再将结果加起来就是最终的预测值。说到回归，一般指的都是线性回归，当然也存在非线 ...
2018-07-17 09:53 0 2795 推荐指数：
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