【sklearn實例】3--線性迴歸

線性迴歸思想 通過學習，找到屬性的線性組合來預測輸出標記。 損失函數 一般採用均方誤差作爲損失函數： 優化方法 梯度下降法（不滿秩情況使用，收斂較慢，有可能求得局部最小值） 正規方程求解-最小二乘法（需要X是滿秩的，即樣本數大於特徵數） 形式 一般線性迴歸 嶺迴歸（Ridge）:防止過擬合，損失函數加入正則化項，L2範數 lasso：加入正則化項，L1範數 ElasticNet：L1和L2範數混合

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