线性回归——Lasso回归和岭回归
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 ...
原文：python实现线性回归之lasso回归
Lasso回归于岭回归非常相似，它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。但是Lasso之所以重要，还有另一个原因是：Lasso能够将一些作用比较小的特征的参数训练为 ，从而获得稀疏解。也就是说用这种方法，在训练模型的过程中实现了降维 特征筛选 的目的。 Lasso回归的代价函数为： 上式中的w w是长度为n n的向量，不包括截距项的系数 amp x B , a ...
2020-04-29 16:13 3 6147 推荐指数：
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