《機器學習Python實現_01_線性模型_線性回歸_正則化(Lasso,Ridge,ElasticNet)》
一.過擬合 建模的目的是讓模型學習到數據的一般性規律，但有時候可能會學過頭，學到一些噪聲數據的特性，雖然模型可以在訓練集上取得好的表現，但在測試集上結果往往會變差，這時稱模型陷入了過擬合，接下來造一些偽數據進行演示： 目前看起來效果還是可以的，但如果加入幾個異常點，再看看效果 ...
原文：《機器學習Python實現_01_線性模型_線性回歸》
一.模型結構 線性回歸算是回歸任務中比較簡單的一種模型，它的模型結構可以表示如下： f x w Tx 這里 x x T, T ， x in R n ，所以 w in R n ， w 即是模型需要學習的參數，下面造一些偽數據進行演示： 二.損失函數 利用等式 y x 我造了一些偽數據，並給 x 添加了一些噪聲數據，線性回歸的目標即在只有 x,y 的情況下，求解出最優解： w , T 可以通過MSE ...
2020-05-14 21:14 0 624 推薦指數：
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