線性回歸——Lasso回歸和嶺回歸
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 ...
原文：python實現線性回歸之lasso回歸
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 ，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。 Lasso回歸的代價函數為： 上式中的w w是長度為n n的向量，不包括截距項的系數 amp x B , a ...
2020-04-29 16:13 3 6147 推薦指數：
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