由於計算一般線性回歸的時候，其計算方法是： p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多時候 矩陣(X’* X)是不可逆的，所以回歸系數p也就無法求解， 需要轉換思路和方法求解：加2范數的最小二乘擬合（嶺回歸） 嶺回歸模型的系數表達式： p = (X’ * X ...

就是修改線性回歸中的損失函數形式即可，嶺回歸以及Lasso回歸就是這么做的。 嶺回歸與Las ...

多元線性回歸模型中，如果所有特征一起上，容易造成過擬合使測試數據誤差方差過大；因此減少不必要的特征，簡化模型是減小方差的一個重要步驟。除了直接對特征篩選，來也可以進行特征壓縮，減少某些不重要的特征系數，系數壓縮趨近於0就可以認為舍棄該特征。 嶺回歸（Ridge Regression）和Lasso ...

回歸和分類是機器學習算法所要解決的兩個主要問題。分類大家都知道，模型的輸出值是離散值，對應着相應的類別，通常的簡單分類問題模型輸出值是二值的，也就是二分類問題。但是回歸就稍微復雜一些，回歸模型的輸出值是連續的，也就是說，回歸模型更像是一個函數，該函數通過不同的輸入，得到不同的輸出 ...

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 ...

模型的假設檢驗（F與T） F檢驗 提出原假設和備用假設，之后計算統計量與理論值，最后進行比較。 F校驗主要檢驗的是模型是否合理。 導入第三方模塊 import numpy as np import pandas as pd from sklearn import ...

（一）不同來源的數據合並 需要注意的是，由於國債收益率從Wind導入（為數據框類型），而股票數據是使用quantmod包爬取（為zoo、xts類型），因此出現了數據類型和時間不匹配問題。 先通過設 ...

# 導入第三方模塊import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import mod ...