最小二乘法與嶺迴歸的介紹與對比

一 線性迴歸（最小二乘法） 假設我們有n個樣本數據，每個數據有p個特徵值，然後p個特徵值是線性關係。 即對應的線性模型 寫成矩陣的形式即是Y=XA 由於樣本與模型不一定百分百符合，存在一些噪聲，即誤差，用B表示，B也是一個向量 即B=Y-XA Y爲樣本值，XA爲模型的計算值，即期望值 誤差的平方的計算公式 Xi爲行向量，A爲列向量。 最小二乘法的目標就是取得最小的e對應的A，由於方差的計算是一個二

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