【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-正則化（嶺回歸、lasso）和前向逐步回歸
機器學習 正則化 嶺回歸 lasso 和前向逐步回歸 觀看本文之前，您也許可以先看一下后來寫的一篇補充：https: www.cnblogs.com jiading p .html 本文代碼均來自於 機器學習實戰 這三種要處理的是同樣的問題，也就是數據的特征數量大於樣本數量的情況。這個時候會出現矩陣不可逆的情況，為什么呢 矩陣可逆的條件是： . 方陣 . 滿秩 X.t X必然是方陣 nxmxmxn ...
2019-10-19 14:28 0 1051 推薦指數：
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