數據集： \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中： \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...

Lasso回歸於嶺回歸非常相似，它們的差別在於使用了不同的正則化項。最終都實現了約束參數從而防止過擬合的效果。但是Lasso之所以重要，還有另一個原因是：Lasso能夠將一些作用比較小的特征的參數訓練為0，從而獲得稀疏解。也就是說用這種方法，在訓練模型的過程中實現了降維(特征篩選)的目的 ...

python代碼實現回歸分析--線性回歸 Aming 科技 ...

用梯度等於0的方式求得全局最優解： 上述方程與一般線性回歸方程相比多了一項λI，其中I表示單位矩陣 ...

彈性網回歸是lasso回歸和嶺回歸的結合，其代價函數為： 若令，則 由此可知，彈性網的懲罰系數恰好為嶺回歸罰函數和Lasso罰函數的一個凸線性組合．當α=0時，彈性網回歸即為嶺回歸；當 α=1時，彈性網回歸即為Lasso回歸．因此，彈性網回歸兼有Lasso回歸和嶺回歸的優點，既能達到 ...

最后結果： 代碼來自於《深度學習框架PyTorch：入門與實踐》,環境為PyTorch1.0 + Jupyter ...

1、問題引入 　　 在統計學中，線性回歸是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。一個帶有一個自變量的線性回歸方程代表一條直線。我們需要對線性回歸結果進行統計分析。 　　例如，假設 ...

線性回歸是機器學習的基礎，用處非常廣泛，在日常工作中有很大作用。 1.什么是線性回歸 通過多次取點，找出符合函數的曲線，那么就可以完成一維線性回歸。 2.數學表示 是截距值，為偏移量。 因為單純計算多項式需要很大空間，所以就需要將式子變形，轉化為矩陣乘積形式。 3. ...