線性回歸——lasso回歸和嶺回歸（ridge regression）
目錄 線性回歸——最小二乘 Lasso回歸和嶺回歸 為什么 lasso 更容易使部分權重變為 0 而 ridge 不行？ References 線性回歸很簡單，用線性函數擬合數據，用 mean square error (mse) 計算損失（cost ...
原文：scikit-learn中的嶺回歸（Ridge Regression）與Lasso回歸
一 嶺回歸模型 嶺回歸其實就是在普通最小二乘法回歸 ordinary least squares regression 的基礎上，加入了正則化參數 。 二 如何調用 alpha：就是上述正則化參數 fit intercept：默認為true，數據可以攔截，沒有中心化 normalize：輸入的樣本特征歸一化，默認false copy X：復制或者重寫 max iter：最大迭代次數 tol: 控制 ...
2017-05-05 14:39 0 4554 推薦指數：
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