kernel ridge regression (krr) （核心嶺回歸)
它所學習到的在空間中不同的線性函式是由不同的核心和資料所導致的。對於非線性的核心，它與原始空間中的非線性函式相對應。
由kernelridge學習的模型的形式與支援向量回歸(svr) 是一樣的。但是他們使用不同的損失函式：核心嶺回歸（krr）使用 squared error loss （平方誤差損失函式）而 support vector regression （支援向量回歸）（svr）使用 -insensitive loss ( ε-不敏感損失 )，兩者都使用 l2 regularization （l2 正則化）。與svr相反，擬合kernelridge可以以 closed-form （封閉形式）完成，對於中型資料集通常更快。另一方面，學習的模型是非稀疏的，因此比 svr 慢， 在**時間，svr 學習了:math:epsilon > 0 的稀疏模型。
kernel ridge regression的函式呼叫
sklearn.kernel_ridge.kernelridge(alpha=1, kernel=』linear』, gamma=none, degree=3, coef0=1, kernel_params=none)[source]
嶺回歸 lasso回歸
嶺回歸 ridge regression 和lasso least absolute shrinkage and selection operator 都是ols的改進，知乎上有關於三者異同的詳細討論 關於lasso 這裡記錄一下最近的學習心得。嶺回歸的含義 嶺回歸的權值計算公式中有單位方陣i，就像...
嶺回歸演算法
回歸演算法的本質上就是為了解決乙個線性方程 ax b 標準估計方法是普通的最小二法的線性回歸，然而如果x是乙個病態的矩陣，在這種情況下使用普通最小二法估計會導致過擬合或者欠擬合的情況。此外，嶺回歸還可以處理矩陣陣列的多重共線性問題。通常最小二乘法尋求的是最小花平方殘差的綜合，公式 在嶺回歸中，在這種...
R 嶺回歸 lasso回歸
1.嶺回歸 嶺回歸 ridge regression,tikhonov regularization 實際上算是最小二乘法 ols 的改良版。最小二乘法中使用的是無偏估計回歸，而嶺回歸使用的是 有偏估計回歸 通過損失部分資訊 減低精度得到的回歸係數，但是這樣跟符合實際情況。因為ols有四個基本假設 ...