机器学习 岭回归机器学习之岭回归
机器学习之岭回归在线性回归模型中,有一个致命的问题,就是对于估计参数ω=(XTX)−1XTY\omega = (X^TX)^{-1}X^TYω=(XTX)−1XTY,如果(XTX)(X^TX)(XTX)它不可逆那么就会导致无法求出这个参数,另外如果∣XTX∣|X^TX|∣XTX∣月接近与0,会使得回归系数趋近于无穷大,这样也是无意义的。为了解决这类问题,我们可以使用岭回归。另外还有一个问题,那就是过拟合问题,对于样本而言往往会出现数据的量不多,但有非常多的特征,那么这时候就很容易造成过拟合,这种
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