普通最小二乘法 理论： 损失函数： 权重计算： 1、对于普通最小二乘的系数估计问题，其依赖于模型各项的相互独立性。 2、当各项是相关的，且设计矩阵 X的各列近似线性相关，那 ...

前文我们讲到线性回归建模会有共线性的问题，岭回归和lasso算法都能一定程度上消除共线性问题。 岭回归 我们可以看到这次模型的收入和支出是正相关了。 lasso算法 ...

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 ...

在介绍岭回归算法与Lasso回归算法之前，先要回顾一下线性回归算法。根据线性回归模型的参数估计公式可知可知，得到的前提是矩阵可逆。换句话说就是样本各个特征（自变量）之间线性无关。然而在实际问题中，常常会出现特征之间出现多重共线性的情况，使得行列式的值接近于0，最终造成回归系数无解或者无意义 ...