2018年12月18日
lasso数学解释
摘要： lasso：是L1正则化（绝对值） 注：坐标下降法即前向逐步线性回归 lasso算法：常用于特征选择 最小角算法，由于时间有限没有去好好研究（其实是有点复杂，尴尬） 阅读全文
posted @ 2018-12-18 14:26 青牛梦旅行 阅读(992) 评论(0) 推荐(0)
岭回归的数学解释
摘要： 对一些α的值选取还需要定量分析，分析这些值对预测效果的影响，选择最优的α。（交叉验证实现） 优缺点：Ridge回归在不抛弃任何一个变量的情况下，缩小了回归系数，使得模型相对而言比较的稳定，但这会使得模型的变量特别多，模型解释性差。容易导致过拟合。 它的改进就是lasso回归。 阅读全文
posted @ 2018-12-18 11:22 青牛梦旅行 阅读(1283) 评论(0) 推荐(0)