線性回歸(待續(xù))

線性回歸的模型函數(shù)和損失函數(shù)

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線性回歸.png
脊回歸.png
ridgeregression.png

ridge regression，對(duì)w做2范式約束贩幻，就是把解約束在一個(gè)l2-ball里面玩裙，放縮是對(duì)球的半徑放縮，因此w的每一個(gè)維度都在以同一個(gè)系數(shù)放縮段直，通過放縮不會(huì)產(chǎn)生稀疏的解——即某些w的維度是0

嶺回歸.png

坐標(biāo)軸下降法（coordinate descent）和最小角回歸法（ Least Angle Regression， LARS）見Lasso回歸算法： 坐標(biāo)軸下降法與最小角回歸法小結(jié)
最小角回歸(least angle regression) 的一點(diǎn)記錄
機(jī)器學(xué)習(xí)方法：回歸（三）：最小角回歸Least Angle Regression（LARS）溶诞，forward stagewise selection
機(jī)器學(xué)習(xí)方法：回歸（二）：稀疏與正則約束ridge regression鸯檬，Lasso

參考文獻(xiàn)

線性回歸原理小結(jié)

Lasso回歸算法： 坐標(biāo)軸下降法與最小角回歸法小結(jié)

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