嶺迴歸算法的原理和代碼實戰

嶺迴歸算法的原理和代碼實戰 前言 學過吳恩達老師的機器學習入門課程都應該知道，在邏輯迴歸那一講，吳老師提到了使用正則化來防止邏輯迴歸模型過擬合。而嶺迴歸在這裏的做用是同樣的，一樣也是防止模型過擬合。這二者的區別在於，一樣在使用差平方做爲所損失值後，前者使用梯度降低法進行參數優化，然後者使用最小二乘法計算參數。python 嶺迴歸原理 1. 前情回顧 前面我們寫過一篇博客，主要說的是使用最小二乘法解

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