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具有L2正則化的線性最小二乘法。嶺回歸是一種專用於線性數據分析的有偏估計回歸方法，實質上是一種改良的最小二乘估計法，通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價獲得回歸系數更為符合實際、更可靠的回歸方法，對病態數據的擬合要強於最小二乘法。當數據集中存在共線性的時候，嶺回歸就會 ...

　　1、介紹 　　　　Ridge 回歸通過對系數的大小施加懲罰來解決 普通最小二乘法 的一些問題。 嶺系數最小化的是帶罰項的殘差平方和， 　　　　 　　　　其中，α≥0α≥0 是控制系數收縮量的復雜性參數： αα 的值越大，收縮量越大，這樣系數對共線性的魯棒性也更強 ...

偏差和方差 機器學習算法針對特定數據所訓練出來的模型並非是十全十美的，再加上數據本身的復雜性，誤差不可避免。說到誤差，就必須考慮其來源：模型誤差 = 偏差（Bias）+ 方差（Variance）+ 數據本身的誤差。其中數據本身的誤差，可能由於記錄過程中的一些不確定性因素等導致，這個我們無法避免 ...

簡單線性回歸 線性回歸是數據挖掘中的基礎算法之一，從某種意義上來說，在學習函數的時候已經開始接觸線性回歸了，只不過那時候並沒有涉及到誤差項。線性回歸的思想其實就是解一組方程，得到回歸函數，不過在出現誤差項之后，方程的解法就存在了改變，一般使用最小二乘法進行計算。 使用 ...

基於sklearn嶺回歸的波士頓房價預測 ...

為了解決數據的特征比樣本點還多的情況，統計學家引入了嶺回歸。 嶺回歸通過施加一個懲罰系數的大小解決了一些普通最小二乘的問題。回歸系數最大限度地減少了一個懲罰的誤差平方和。 這里是一個復雜的參數，用來控制收縮量，其值越大，就有更大的收縮量，從而成為更強大的線性系數。 Ridge ...

> 　以下內容是我在學習https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程時遇到不懂的問題自己查詢並理解的筆記，由於sklearn版本更迭改動了原作者的代碼，如有理解偏差歡迎指正。 　1. np.linspace ...