本章内容】
- 线性回归
- 局部加权线性回归
- 岭回归和逐步线性回归
- 例子
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【线性回归】
wHat = (X.T*X).I * X.T * y
【局部加权回归】
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参数K的选择是关键，越小over-fitting风险越高
【岭回归】
- 逐步减少系数，X-lamda
- (X.TX+lamdaI)*X.T.y
本章内容】
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【线性回归】
wHat = (X.T*X).I * X.T * y
【局部加权回归】
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参数K的选择是关键，越小over-fitting风险越高
【岭回归】
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本文标题：机器学习实战——回归
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/mftgsttx.html
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