線性回歸——lasso回歸和嶺回歸（ridge regression）
目錄 線性回歸——最小二乘 Lasso回歸和嶺回歸 為什么 lasso 更容易使部分權重變為 0 而 ridge 不行？ References 線性回歸很簡單，用線性函數擬合數據，用 mean square error (mse) 計算損失（cost ...
原文：嶺回歸（Ridge）和套索回歸（Lasso）的原理及理解
偏差和方差 在學習Ridge和Lasso之前，我們先看一下偏差和方差的概念。 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，能做的只有不斷優化模型參數來權衡偏差和方差，使得模 ...
2020-04-28 23:16 0 2869 推薦指數：
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