scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库，这些类库都可以用来做线性回归分析，本文就对这些类库的使用做一个总结，重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。 　　　　线性回归的目的是要得到输出向量Y">YY和输入特征X">XX之间的线性关系，求出线性回归系数& ...

转自http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 当我第一遍看完台大的机器学习的视频的时候，我以为我理解了逻辑回归，可后来越看越迷糊，直到看到了这篇文章，豁然开朗 基本原理 Logistic Regression ...

Lasso 是一个线性模型，它给出的模型具有稀疏的系数（sparse coefficients）。它在一些场景中是很有用的，因为它倾向于使用较少参数的情况，能够有效减少给定解决方案所依赖变量的个数。因此，Lasso 及其变体是压缩感知（compressed sensing）领域的基础。在某些特 ...

就是修改线性回归中的损失函数形式即可，岭回归以及Lasso回归就是这么做的。 岭回归与Las ...

线性回归模型的短板 岭回归模型 λ值的确定--交叉验证法 岭回归模型应⽤ 寻找最佳的Lambda值 基于最佳的Lambda值建模 Lasso回归模型 LASSO回归模型的交叉验证 Lasso回归模型应用 ...

由于计算一般线性回归的时候，其计算方法是： p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多时候 矩阵(X’* X)是不可逆的，所以回归系数p也就无法求解， 需要转换思路和方法求解：加2范数的最小二乘拟合（岭回归） 岭回归模型的系数表达式： p = (X’ * X ...

回归和分类是机器学习算法所要解决的两个主要问题。分类大家都知道，模型的输出值是离散值，对应着相应的类别，通常的简单分类问题模型输出值是二值的，也就是二分类问题。但是回归就稍微复杂一些，回归模型的输出值是连续的，也就是说，回归模型更像是一个函数，该函数通过不同的输入，得到不同的输出 ...

线性回归——最小二乘 线性回归（linear regression），就是用线性函数 f(x)=w⊤x+b">f(x)=w⊤x+bf(x)=w⊤x+b 去拟合一组数据 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}">D={(x1,y1),(x2,y2 ...