机器学习基础——推导线性回归公式
在之前的文章当中，我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型，介绍过最小二乘法，所以这期文章我们顺水推舟，来讲讲线性回归模型。 线性回归的本质其实是一种统计学当中的回归分析方法，考察的是自变量和因变量之间的线性关联。后来也许是建模的过程和模型训练的方式和机器学习的理念比较接近，所以近年来，这个模型 ...
原文：岭回归公式推导
对于最小二乘问题 加入常数项 ，令 变量代换，可以写成 其中 是拟合系数。加入常数项 ，同时，希望拟合参数 尽可能小，以降低预测值的敏感程度，可得： 注：结合起来理解： 目标函数是一个凸函数，对目标函数求导，导数等于 的点是最优点： 注意： 岭回归的推导与介绍，比较全面：https: www.jianshu.com p d e a ...
2020-09-24 10:34 0 646 推荐指数：
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