线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）
目录 线性回归——最小二乘 Lasso回归和岭回归 为什么 lasso 更容易使部分权重变为 0 而 ridge 不行？ References 线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用 mean square error (mse) 计算损失（cost ...
原文：岭回归（Ridge）和套索回归（Lasso）的原理及理解
偏差和方差 在学习Ridge和Lasso之前，我们先看一下偏差和方差的概念。 机器学习算法针对特定数据所训练出来的模型并非是十全十美的，再加上数据本身的复杂性，误差不可避免。说到误差，就必须考虑其来源：模型误差 偏差 Bias 方差 Variance 数据本身的误差。其中数据本身的误差，可能由于记录过程中的一些不确定性因素等导致，这个我们无法避免，能做的只有不断优化模型参数来权衡偏差和方差，使得模 ...
2020-04-28 23:16 0 2869 推荐指数：
相关推荐
python Ridge 回归（岭回归）的原理及应用
岭回归的原理： 首先要了解最小二乘法的回归原理 设有多重线性回归模型 y=Xβ+ε ,参数β的最小二乘估计为 当自变量间存在多重共线性,|X'X|≈0时，设想|X'X|给加上一个正常数矩阵(k>0) 那么|X'X|+kI 接近奇异的程度就会比接近奇异的程度小得多。考虑到变量 ...
scikit-learn中的岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归
一、岭回归模型 岭回归其实就是在普通最小二乘法回归（ordinary least squares regression）的基础上，加入了正则化参数λ。 二、如何调用 alpha：就是上述正则化参数λ；fit_intercept：默认 ...
岭回归与Lasso回归
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 ...
Ridge Regression岭回归
时就会表现出病态的特征。 回归分析中常用的最小二乘法是一种无偏估计。 $XB=Y$ 当X列满秩时 ...
拉索回归（LASSO Regularizarion）
目录 什么是拉索回归 比较 Ridge & LASSO L0 正则 弹性网 Elastoc Net 代码实现 什么是拉索回归 LASSO: Least Absolute Shrinkage ...
岭回归与LASSO回归模型
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 ...
岭回归与Lasso回归模型
)**(-1) *X’ *y 如何实现岭回归： Ridge用于构建岭回归模型、Ridg ...