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：一文讀懂線性回歸、嶺回歸和Lasso回歸
一 線性回歸 一 線性回歸 假設有數據有，其中,。其中m為訓練集樣本數，n為樣本維度，y是樣本的真實值。線性回歸采用一個多維的線性函數來盡可能的擬合所有的數據點，最簡單的想法就是最小化函數值與真實值誤差的平方 概率解釋 高斯分布加最大似然估計 。即有如下目標函數： 其中線性函數如下： 構建好線性回歸模型的目標函數之后，接下來就是求解目標函數的最優解，即一個優化問題。常用的梯度優化方法都可以拿來用， ...
2021-04-28 10:14 0 421 推薦指數：
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