線性回歸 Ridge 回歸 （嶺回歸） Ridge 回歸用於解決兩類問題：一是樣本少於變量個數，二是變量間存在共線性 RidgeCV:多個阿爾法，得出多個對應最佳的w,然后得到最佳的w及對應的阿爾法 Lasso 監督分類 估計稀疏系數的線性模型 ...

嶺回歸的原理： 首先要了解最小二乘法的回歸原理 設有多重線性回歸模型 y=Xβ+ε ,參數β的最小二乘估計為 當自變量間存在多重共線性,|X'X|≈0時，設想|X'X|給加上一個正常數矩陣(k>0) 那么|X'X|+kI 接近奇異的程度就會比接近奇異的程度小得多。考慮到變量 ...

一 線性回歸（Linear Regression ) 1. 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 = ax1+bx2，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 ...

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 ...

時就會表現出病態的特征。 回歸分析中常用的最小二乘法是一種無偏估計。 $XB=Y$ 當X列滿秩時 ...

嶺回歸 嶺回歸是一種專用於共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。 使用sklearn.linear_model.Ridge進行嶺 ...

Ridge回歸、Lasso回歸和彈性網回歸 目錄 Ridge回歸 Lasso回歸 彈性網回歸 在處理較為復雜的數據的回歸問題時，普通的線性回歸算法通常會出現預測精度不夠，如果模型中的特征之間有相關關系，就會增加模型的復雜程度。當數據集中的特征之間有較強的線性相關性時 ...

0.交叉驗證 　　交叉驗證的基本思想是把在某種意義下將原始數據(dataset)進行分組,一部分做為訓練集(train set),另一部分做為驗證集(validation set or test s ...