【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-正则化（岭回归、lasso）和前向逐步回归
机器学习 正则化 岭回归 lasso 和前向逐步回归 观看本文之前，您也许可以先看一下后来写的一篇补充：https: www.cnblogs.com jiading p .html 本文代码均来自于 机器学习实战 这三种要处理的是同样的问题，也就是数据的特征数量大于样本数量的情况。这个时候会出现矩阵不可逆的情况，为什么呢 矩阵可逆的条件是： . 方阵 . 满秩 X.t X必然是方阵 nxmxmxn ...
2019-10-19 14:28 0 1051 推荐指数：
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