《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\(x^*=[x^T,1]^T\)，\(x\in R^n\)，所以\(w\in R^{n+1}\)，\(w\)即是模型需要學習的參數，下面造一些偽數據進行演示 ...
原文：《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，再看看效果呢 二.正則化 可以看到，僅僅加入了幾個很離譜的異常點，就會對預測產生很大的影響，且偏離很遠，這在實際情況中是很常見的 通常 ...
2020-05-16 10:52 0 1556 推薦指數：
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