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摘要： 1. numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) 生成一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：标准正态分布随机样本 numpy.random.standard_normal(size=None)：生成一个浮点数或N维浮点数组，取数范围：标准正态分布随机样本，与randn()相似， 阅读全文

摘要： ridge regression: 在最小二乘的基础上添加一个系数为α的惩罚项，惩罚项为参数向量2范数的平方，可以通过控制α来调节数据集的过拟合问题 拟合方法，参数调用与线性回归相同 岭回归优点：可以应用于高度坏条件矩阵（目标值的轻微改变会造成参数的大方差，数据曲线波动加剧，容易导致过拟合问题，因此 阅读全文

摘要： 线性回归又称最小二乘法。其中： 预测值可以表示为输入参数在各个参数下的线性组合： 最小二乘法的核心为计算预测值与真实值向量差的2范数的平方的最小值 在线性回归中，调用linear_model模块中类linearRegreesion类的fit方法（最小二乘法）对训练数据进行预测得出各个参数 w0为截距 阅读全文