線性回歸的改進 嶺回歸

嶺回歸，其實也是一種線性回歸。只不過在演算法建立回歸方程時候，加上正則化的限制，從而達到解決過擬合的效果

solver:會根據資料自動選擇優化方法

normalize:資料是否進行標準化

ridge.coef_:回歸權重

ridge.intercept_:回歸偏置

all last four solvers support both dense and sparse data. however,

only 'sag' supports sparse input when `fit_intercept` is true.

print("嶺回歸的權重引數為：", rd.coef_)

y_rd_predict = std_y.inverse_transform(rd.predict(x_test))

print("嶺回歸的**的結果為：", y_rd_predict)

print("嶺回歸的均方誤差為：", mean_squared_error(y_test, y_rd_predict))

線性回歸的改進 嶺回歸

嶺回歸，其實也是一種線性回歸。只不過在演算法建立回歸方程時候，加上正則化的限制，從而達到解決過擬合的效果。normalize 資料是否進行標準化 ridge.coef 回歸權重 ridge.intercept 回歸偏置 ridge方法相當於sgdregressor penalty l2 loss s...

ML 線性回歸系列（三） 嶺回歸

華電北風吹 日期 2015 11 25 本文主要對嶺回歸 ridge regression 進行總結。本系列的第一篇中線性回歸的轉化為如下的無約束優化問題 min m i 1 y i tx i 2 0 1 其中，x i r n 1 表示每個樣本都是n維向量，y i 表示樣本x i 對應的標籤，rn ...

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...