機器學習基礎——推導線性回歸公式
在之前的文章當中，我們介紹過了簡單的朴素貝葉斯分類模型，介紹過最小二乘法，所以這期文章我們順水推舟，來講講線性回歸模型。 線性回歸的本質其實是一種統計學當中的回歸分析方法，考察的是自變量和因變量之間的線性關聯。后來也許是建模的過程和模型訓練的方式和機器學習的理念比較接近，所以近年來，這個模型 ...
原文：嶺回歸公式推導
對於最小二乘問題 加入常數項 ，令 變量代換，可以寫成 其中 是擬合系數。加入常數項 ，同時，希望擬合參數 盡可能小，以降低預測值的敏感程度，可得： 注：結合起來理解： 目標函數是一個凸函數，對目標函數求導，導數等於 的點是最優點： 注意： 嶺回歸的推導與介紹，比較全面：https: www.jianshu.com p d e a ...
2020-09-24 10:34 0 646 推薦指數：
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