普通最小二乘法 理論： 損失函數： 權重計算： 1、對於普通最小二乘的系數估計問題，其依賴於模型各項的相互獨立性。 2、當各項是相關的，且設計矩陣 X的各列近似線性相關，那 ...

前文我們講到線性回歸建模會有共線性的問題，嶺回歸和lasso算法都能一定程度上消除共線性問題。 嶺回歸 我們可以看到這次模型的收入和支出是正相關了。 lasso算法 ...

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 ...

在介紹嶺回歸算法與Lasso回歸算法之前，先要回顧一下線性回歸算法。根據線性回歸模型的參數估計公式可知可知，得到的前提是矩陣可逆。換句話說就是樣本各個特征（自變量）之間線性無關。然而在實際問題中，常常會出現特征之間出現多重共線性的情況，使得行列式的值接近於0，最終造成回歸系數無解或者無意義 ...