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：一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
一 线性回归 一 线性回归 假设有数据有，其中,。其中m为训练集样本数，n为样本维度，y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方 概率解释 高斯分布加最大似然估计 。即有如下目标函数： 其中线性函数如下： 构建好线性回归模型的目标函数之后，接下来就是求解目标函数的最优解，即一个优化问题。常用的梯度优化方法都可以拿来用， ...
2021-04-28 10:14 0 421 推荐指数：
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