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一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
一、线性回归 一、线性回归 假设有数据有 ，其中 , 。其中m为训练集样本数，n为样本维度，y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方（概率解释-高斯分布加最大似然估计）。即有…
2021/4/28 10:56:11 人评论 次浏览
