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機器學習基礎(三十) —— 線性迴歸、正則化(regularized)線性迴歸、局部加權線性迴歸(LWLR)
時間 2020-01-30
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三十
線性
迴歸
正則
regularized
局部
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lwlr
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1. 線性迴歸 線性迴歸根據最小二乘法直接給出權值向量的解析解(closed-form solution):python w=(XTX)−1XTy 線性迴歸的一個問題就是有可能出現欠擬合現象,由於它求的是具備最小均方偏差(LSE,Least Square Error)的無偏估計。顯然,若是模型欠擬合將不能取得最好的預測結果,因此有些方法容許在估計中引入一些誤差,從而下降預測的均方偏差。web 2.
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