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
