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 ...

偏差和方差 機器學習算法針對特定數據所訓練出來的模型並非是十全十美的，再加上數據本身的復雜性，誤差不可避免。說到誤差，就必須考慮其來源：模型誤差 = 偏差（Bias）+ 方差（Variance）+ 數據本身的誤差。其中數據本身的誤差，可能由於記錄過程中的一些不確定性因素等導致，這個我們無法避免 ...

目錄 損失函數 正規方程 梯度下降 sklearn線性回歸正規方程、梯度下降API 回歸性能評估 sklearn回歸性能評估 欠擬合與過擬合 解決過擬合的方法 欠擬合 過擬合 ...

后續發展變化的規律以及結果。 常用回歸算法有：線性回歸算法、逐步回歸算法、嶺回歸算法、lasso回歸 ...

系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 算法介紹 今天我們來一起學習一個除了線性回歸、多項式回歸外最最最簡單的回歸算法：嶺回歸，如果用等式來介紹嶺回歸，那么就是：\(嶺回歸 = 多項式回歸 + 懲罰項\)，\(多項式回歸 = 線性回歸 ...

Ridge regression 通過對系數的大小施加懲罰來解決 普通最小二乘法 的一些問題。嶺回歸系數最小化的是帶懲罰項的殘差平方和，數學形式如下： m i n ...

轉自華夏35度http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang Data Mining Ridge Regression嶺回歸 數值計算方法的“穩定性”是指在計算過程中舍入誤差是可以控制的。 對於有些矩陣 ...

4.回歸與聚類算法 4.1 線性回歸 4.1.1 線性回歸的原理 1 線性回歸應用場景 房價預測 銷售額度預測 金融：貸款額度預測、利用線性回歸以及系數分析因子 2 什么是線性回歸 1） 定義與公式 線性回歸(Linear regression)是利用回歸方程（函數 ...