《机器学习Python实现_01_线性模型_线性回归》
一.模型结构 线性回归算是回归任务中比较简单的一种模型，它的模型结构可以表示如下： \[f(x)=w^Tx^* \] 这里\(x^*=[x^T,1]^T\)，\(x\in R^n\)，所以\(w\in R^{n+1}\)，\(w\)即是模型需要学习的参数，下面造一些伪数据进行演示 ...
原文：《机器学习Python实现_01_线性模型_线性回归_正则化(Lasso,Ridge,ElasticNet)》
一.过拟合 建模的目的是让模型学习到数据的一般性规律，但有时候可能会学过头，学到一些噪声数据的特性，虽然模型可以在训练集上取得好的表现，但在测试集上结果往往会变差，这时称模型陷入了过拟合，接下来造一些伪数据进行演示： 目前看起来效果还是可以的，但如果加入几个异常点，再看看效果呢 二.正则化 可以看到，仅仅加入了几个很离谱的异常点，就会对预测产生很大的影响，且偏离很远，这在实际情况中是很常见的 通常 ...
2020-05-16 10:52 0 1556 推荐指数：
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