【機器學習】正則化的線性回歸 —— 嶺回歸與Lasso回歸
注：正則化是用來防止過擬合的方法。在最開始學習機器學習的課程時，只是覺得這個方法就像某種魔法一樣非常神奇的改變了模型的參數。但是一直也無法對其基本原理有一個透徹、直觀的理解。直到最近再次接觸到這個概念，經過一番苦思冥想后終於有了我自己的理解。 0. 正則化（Regularization ...
原文：機器學習入門線性回歸 嶺回歸與Lasso回歸(二)
一 線性回歸 Linear Regression . 線性回歸概述 回歸的目的是預測數值型數據的目標值，最直接的方法就是根據輸入寫出一個求出目標值的計算公式，也就是所謂的回歸方程，例如y ax bx ，其中求回歸系數的過程就是回歸。那么回歸是如何預測的呢 當有了這些回歸系數，給定輸入，具體的做法就是將回歸系數與輸入相乘，再將結果加起來就是最終的預測值。說到回歸，一般指的都是線性回歸，當然也存在非線 ...
2018-07-17 09:53 0 2795 推薦指數：
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