通俗易懂--线性回归算法讲解(算法+案例)
1.线性回归(Linear Regression) 1.1什么是线性回归 我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。 线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。 非线性：两个变量之间的关系 ...
原文：通俗易懂--岭回归(L2)、lasso回归(L1)、ElasticNet讲解(算法+案例)
.L 正则化 岭回归 . 问题 想要理解什么是正则化，首先我们先来了解上图的方程式。当训练的特征和数据很少时，往往会造成欠拟合的情况，对应的是左边的坐标 而我们想要达到的目的往往是中间的坐标，适当的特征和数据用来训练 但往往现实生活中影响结果的因素是很多的，也就是说会有很多个特征值，所以训练模型的时候往往会造成过拟合的情况，如右边的坐标所示。 . 公式 以图中的公式为例，往往我们得到的模型是： ...
2019-01-08 23:43 1 7509 推荐指数：
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机器学习之路： python线性回归 过拟合 L1与L2正则化
git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通过比较 经过正则化的模型 泛化能力明显的更好啦 ...