通俗易懂--線性回歸算法講解(算法+案例)
1.線性回歸(Linear Regression) 1.1什么是線性回歸 我們首先用弄清楚什么是線性，什么是非線性。 線性：兩個變量之間的關系是一次函數關系的——圖象是直線，叫做線性。 注意：題目的線性是指廣義的線性，也就是數據與數據之間的關系。 非線性：兩個變量之間的關系 ...
原文：通俗易懂--嶺回歸(L2)、lasso回歸(L1)、ElasticNet講解(算法+案例)
.L 正則化 嶺回歸 . 問題 想要理解什么是正則化，首先我們先來了解上圖的方程式。當訓練的特征和數據很少時，往往會造成欠擬合的情況，對應的是左邊的坐標 而我們想要達到的目的往往是中間的坐標，適當的特征和數據用來訓練 但往往現實生活中影響結果的因素是很多的，也就是說會有很多個特征值，所以訓練模型的時候往往會造成過擬合的情況，如右邊的坐標所示。 . 公式 以圖中的公式為例，往往我們得到的模型是： ...
2019-01-08 23:43 1 7509 推薦指數：
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樣本 \[x_i=(x_{i1};x_{i2}; ...; x_{im}) \, {函數值 y_i} \] 每個樣本有m個變量 回歸面 \[f(x_i) = x_i^T \omega +b \] \(\omega = (\omega_1; \omega_2 ...
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git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通過比較 經過正則化的模型 泛化能力明顯的更好啦 ...