从一个线性回归模型案例谈起

追梦Hocking 2023-01-13 01:55:03

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真烦. 2021-07-18

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归一化那边是不是有点问题，第二种方法

回归模型是我们在处理数据中常用...本文从lasso模型的概念谈起，对其起源、思想、与岭回归的比较、通过lar的算法实现等方面进行了探究。另外还使用R语言对简单案例进行lasso模型的应用。最后简述了lasso模型的研究现状

**线性回归模型**: \[ y = ax + b = ax_1 + bx_0 \] 其中，\( x_0 \equiv 1 \) 为偏置项。 **目标函数**: 为了找到最优的模型参数 \( a \) 和 \( b \)，我们需要定义一个目标函数，常见的做法是采用最小二乘法。...

这下，我们就可以得到一个完整的线性回归模型了：<em><span>Y<sub>i </sub>= b<sub>0</sub></span></em><span>+<em> b<sub>1</sub>X<sub>i</sub></em>+ ε<sub>i</sub></em>,其中<em><span>b<span>0</span></span>和...

实操案例展示线性回归在实际数据上的应用，训练模型并进行预测，快速上手机器学习。

一、机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证监督学习： ...预测一个给定面积的房屋的价格就是回归问题。这里我们可以把价格看成是面积...

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