scikit-learn對於線性回歸提供了比較多的類庫，這些類庫都可以用來做線性回歸分析，本文就對這些類庫的使用做一個總結，重點講述這些線性回歸算法庫的不同和各自的使用場景。 　　　　線性回歸的目的是要得到輸出向量Y">YY和輸入特征X">XX之間的線性關系，求出線性回歸系數& ...

轉自http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 當我第一遍看完台大的機器學習的視頻的時候，我以為我理解了邏輯回歸，可后來越看越迷糊，直到看到了這篇文章，豁然開朗 基本原理 Logistic Regression ...

Lasso 是一個線性模型，它給出的模型具有稀疏的系數（sparse coefficients）。它在一些場景中是很有用的，因為它傾向於使用較少參數的情況，能夠有效減少給定解決方案所依賴變量的個數。因此，Lasso 及其變體是壓縮感知（compressed sensing）領域的基礎。在某些特 ...

就是修改線性回歸中的損失函數形式即可，嶺回歸以及Lasso回歸就是這么做的。 嶺回歸與Las ...

線性回歸模型的短板 嶺回歸模型 λ值的確定--交叉驗證法 嶺回歸模型應⽤ 尋找最佳的Lambda值 基於最佳的Lambda值建模 Lasso回歸模型 LASSO回歸模型的交叉驗證 Lasso回歸模型應用 ...

由於計算一般線性回歸的時候，其計算方法是： p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多時候 矩陣(X’* X)是不可逆的，所以回歸系數p也就無法求解， 需要轉換思路和方法求解：加2范數的最小二乘擬合（嶺回歸） 嶺回歸模型的系數表達式： p = (X’ * X ...

回歸和分類是機器學習算法所要解決的兩個主要問題。分類大家都知道，模型的輸出值是離散值，對應着相應的類別，通常的簡單分類問題模型輸出值是二值的，也就是二分類問題。但是回歸就稍微復雜一些，回歸模型的輸出值是連續的，也就是說，回歸模型更像是一個函數，該函數通過不同的輸入，得到不同的輸出 ...

線性回歸——最小二乘 線性回歸（linear regression），就是用線性函數 f(x)=w⊤x+b">f(x)=w⊤x+bf(x)=w⊤x+b 去擬合一組數據 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}">D={(x1,y1),(x2,y2 ...