嶺回歸是線性回歸的正則化版本，即在原來的線性回歸的 cost function 中新增正則項（regularization term）:
以達到在擬合資料的同時，使模型權重盡可能小的目的,嶺回歸代價函式:
lasso 回歸是線性回歸的另一種正則化版本，正則項為權值向量的ℓ1範數。
lasso回歸的代價函式 ：
【注意 】
lasso regression 有乙個很重要的性質是：傾向於完全消除不重要的權重。
例如：當α 取值相對較大時，高階多項式退化為二次甚至是線性：高階多項式特徵的權重被置為0。
也就是說，lasso regression 能夠自動進行特徵選擇，並輸出乙個稀疏模型（只有少數特徵的權重是非零的）。
彈性網路在嶺回歸和lasso回歸中進行了折中，通過 混合比(mix ratio) r 進行控制：
彈性網路的代價函式 ：
一般來說，我們應避免使用樸素線性回歸，而應對模型進行一定的正則化處理，那如何選擇正則化方法呢？
小結：api:
early stopping 也是正則化迭代學習的方法之一。
其做法為：在驗證錯誤率達到最小值的時候停止訓練。
模型優化 正則化 損失函式
一 前言 對於理解機器學習或者深度學習的人來說，需要了解基本的學習框架是什麼？無論是聚類 回歸，對於引數的求解以及引數的正則化 防止過擬合的措施 於什麼原理或者基於什麼？這是需要我們理解的。一般而言從誤差出發，有式子 loss function est error regularization of...
線性回歸模型 線性回歸模型
回歸的思想和分類有所不一樣，分類輸出的結果為離散的值，回歸輸出的是乙個連續型的值。線性回歸的思想就是試圖找到乙個多元的線性函式 當輸入一組特徵 也就是變數x 的時候，模型輸出乙個 值y h x 我們要求這個 值盡可能的準確，那麼怎麼樣才能做到盡可能準確呢？其中 表示實際值，表示 值 其中 表示實際值...
線性特徵與非線性特徵 線性模型與非線性模型
這是個見仁見智的問題，也就是說，它似乎沒有乙個確定的答案，因而我們不糾結於到底把這個模型稱作 線性model or 非線性model 從這麼僵化的論戰裡跳脫出來，好好掰扯一下這個問題 若我們的樣本是線性可分的，那麼我們直接使用線性model就可以解決分類問題，如lr。下圖是lr的決策邊界示意圖 最後...