一、基礎理解
二、lasso 回歸
1）對於嶺回歸
2）對於 lasso 回歸1）模擬資料集
2）使用多項式回歸擬合資料
3）使用 lasso regression 改進演算法模型
4）分析
正則化的程度：擬合曲線的上下抖動幅度；
1）使用 ridge 改進的多項式回歸演算法，隨著 α 的改變，擬合曲線始終是各曲線，直到最後變成一條幾乎水平的直線；也就是說，使用 ridge 改造的多項式回歸演算法，得到的模型變數前還是有係數，因此很難得到一天斜的直線；
2）而使用 lasso 改進的多項式回歸演算法，隨著 α 的改變，擬合曲線會很快變成一條斜的直線，最後慢慢變成一條幾乎水平的直線；模型更傾向於一條直線。
但是如果樣本特徵非常的大，如使用多項式回歸時 degree = 100，此種情況下使用 lasso 可以使樣本特徵變小；
機器學習 嶺回歸和LASSO回歸
1.用矩陣表示多元線性回歸 y bx a q b y bx t y bx 達到最小時的b值。也即是殘差平方和最小時。b bi 的值。可以證明b的最小二乘估計 xtx 1xty 其中 xtx 1為廣義逆。1.出現多重共線性2.當n 嶺回歸 ridge regression 先對資料做標準化 b k x...
機器學習 嶺回歸和Lasso回歸（4）
任何資料都存在雜訊和多重共線性 如何解決多重共線性 1.演算法角度 正則化 2.資料角度 最有效果 嶺回歸與lasso回歸的出現是為了解決線性回歸出現的過擬合 資料間高度線性相關 以及在通過正規方程方法求解 的過程 現的x轉置乘以x不可逆這兩類問題的，這兩種回歸均通過在損失函式中引入正則化項來達到目...
機器學習 嶺回歸和 LASSO 回歸實現
普通最小二乘法帶來的侷限性，導致許多時候都不能直接使用其進行線性回歸擬合。特別是以下兩種情況 為了解決上述兩種情況 現的問題，嶺回歸 ridge regression 應運而生。嶺回歸可以被看作為一種改良後的最小二乘估計法，它通過向損失函式中新增l2l2 l2正則項 2 範數 有效防止模型出現過擬合...