1. 前言 线性回归形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外 ...

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 ...

线性回归 Ridge 回归 （岭回归） Ridge 回归用于解决两类问题：一是样本少于变量个数，二是变量间存在共线性 RidgeCV:多个阿尔法，得出多个对应最佳的 ...

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势，在IT行业引起一波热潮，有关机器学习、深度学习、神经网络等文章多不胜数。从智能家居、自动驾驶、无人机、智能机器人到人造卫星、安防军备，无论是国家级军事设备还 ...

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 ...