R---嶺迴歸 & lasso迴歸

1.嶺迴歸： 嶺迴歸（ridge regression, Tikhonov regularization）實際上算是最小二乘法（OLS）的改良版。最小二乘法中使用的是無偏估計迴歸，而嶺迴歸使用的是 有偏估計迴歸——經過損失部分信息、減低精度獲得的迴歸係數，可是這樣跟符合實際狀況。由於OLS有四個基本假設： 1.解釋變量是肯定變量,不是隨機變量 2.隨機偏差項具備零均值、同方差 3.隨機偏差項與解釋

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