簡單易學的機器學習算法——嶺迴歸(Ridge Regression)

1、通常線性迴歸遇到的問題     在處理複雜的數據的迴歸問題時，普通的線性迴歸會遇到一些問題，主要表如今：app 預測精度：這裏要處理好這樣一對爲題，即樣本的數量和特徵的數量 時，最小二乘迴歸會有較小的方差 時，容易產生過擬合 時，最小二乘迴歸得不到有意義的結果 模型的解釋能力：若是模型中的特徵之間有相互關係，這樣會增長模型的複雜程度，而且對整個模型的解釋能力並無提升，這時，咱們就要進行特徵選擇

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