【机器学习笔记】Regularization : Ridge Regression（岭回归）

理解岭回归：从线性到优化策略
最新推荐文章于 2025-03-22 08:51:39 发布
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#机器学习 #岭回归 #Ridge Regression

本文深入探讨了岭回归的概念，包括其与线性回归的区别、岭回归补偿（Ridge Regression Penalty）、调整参数lambda的影响以及如何通过交叉验证选择最佳lambda值。岭回归不仅适用于连续变量，也可处理离散变量，并在参数数量超过数据点的情况下提供解决方案。
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岭回归（Ridge Regression）
Hilda121的博客
06-07 835
岭回归（Ridge Regression），也叫Tikhonov正则化，是一种用于解决多重共线性问题的回归技术。通过引入L2正则化项，岭回归不仅可以防止模型过拟合，还能使回归系数变得稳定。
Ridge Regression岭回归
华夏35度
01-05 1712
数值计算方法的“稳定性”是指在计算过程中舍入误差是可以控制的。 对于有些矩阵，矩阵中某个元素的一个很小的变动，会引起最后计算结果误差很大，这种矩阵称为“病态矩阵”。有些时候不正确的计算方法也会使一个正常的矩阵在运算中表现出病态。对于高斯消去法来说，如果主元（即对角线上的元素）上的元素很小，在计算时就会表现出病态的特征。 回归分析中常用的最小二乘法是一种无偏估计。 当X列满秩时，有
ridge regression
u014411730的博客
10-10 445
ridge regression通过在linear regression的基础上添加正则项α，一般的线性回归当X矩阵变化较小时，得到的结果可能会有很大变化，使用α减少变化、减少平衡方差。当α很大时，正则化项使得平方差的影响降低，这时候Ein主要由正则化项决定，W系数表现为很好的robust。在实际引用中，调整α去平衡方差与正则项的权重。
Ridge Regression
温故而知新
06-11 2788
daixie
岭回归（ridge regression）
wydbyxr的博客
10-22 3184
岭回归（ridge regression） 在处理回归问题时，常遇到的问题   在处理复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归会遇到一些问题，主要表现在：   预测精度：这里要处理好这样一对为题，即样本的数量和特征的数量   模型的解释能力：如果模型中的特征之间有相互关系，这样会增加模型的复杂程度，并且对整个模型的解释能力并没有提高，这时，我们就要进行特征选择。 岭回归的概念   岭回归(Ridge...
机器学习算法系列（四）- 岭回归算法（Ridge Regression Algorithm）
Saisimon`s blog
01-06 2万+
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机器学习笔记——岭回归（Ridge Regression）
佐井白白的微笑
11-06 1万+
本内容整理自coursera，欢迎转载交流。 （https://www.coursera.org/specializations/machine-learning） 1.一般回归遇到的问题 一般的回归模型很容易出现过拟合（overfitting）的问题。 为了说明过拟合，先介绍两个概念： error=bias+variance bias:指的是模型在样本上的输出与真实
阿白数模笔记之岭回归（ridge regression）与LASSO回归（Least Absolute Selection and Shrinkage Operator）
m0_73804671的博客
03-17 4784
阿白数模笔记之岭回归（ridge regression）与LASSO回归（Least Absolute Selection and Shrinkage Operator）
AI算法17-贝叶斯岭回归算法Bayesian Ridge Regression | BRR
yangguangjiujiu99的专栏
07-15 3356
贝叶斯岭回归（Bayesian Ridge Regression）是一种回归分析方法，它结合了岭回归（Ridge Regression）的正则化特性和贝叶斯统计的推断能力。这种方法在处理具有大量特征的数据集时特别有用，因为它可以帮助减少模型的复杂性并防止过拟合。线性回归是一种通过拟合输入特征与目标变量之间的线性关系来预测目标变量的统计方法。然而，当数据存在噪声或多重共线性时，传统的最小二乘法可能会导致过拟合问题，即模型在训练数据上表现良好，但在新数据上泛化能力差。
脊回归（Ridge Regression）
小小小草儿的博客哟
04-17 1476
脊回归的来源 \qquad在线性回归算法的过程中，使用最小二乘法计算线性回归模型参数的时候，如果设计矩阵XXX存在多重共线性，那么最小二乘法对输入变量中的噪声是十分敏感的，容易导致估计的不稳定性，因此引入了脊回归。 多重共线性 \qquad线性回归模型中的解释变量存在精确的相关关系和较大的相关性从而使模型估计难以精确计算。 脊回归 \qquad当设计矩阵XXX存在多重非线性的时候（病态矩...
脊回归（ridge regression）
Aoulun的博客
12-02 4578
之前对脊回归没有认真的去学习和思考，现在突然要用到这方面的知识，感觉很惭愧。现学现卖吧。 多重共线性 在介绍脊回归之前时，先了解一下多重共线性。 在线性回归模型当中，我们假设每个样本中每个变量之间是相互独立的（参考之前的一篇博客：线性回归与梯度下降（linear regression and gradient descent））。 就是说下面的公式中， x1,x2,.....
【MachineLearning】之 岭回归（Ridge Regression）
fanfan4569的博客
08-11 1026
Topic: 为什么需要岭回归？ 岭回归如何防止模型出现过拟合 岭回归代码 一、为什么需要岭回归？ （1） 线性回归不好？ 线性回归主要根据 最小二乘法 那么，哪里出了问题呢？ 最小二乘法的目标：使得训练集中的真实集与回归模型的估计值的均方差最小； 我们的目标：测试集中的真实值与回归模型的估计值的差异最小 最小二乘法的目标...
【漫话机器学习系列】154.岭回归（Ridge Regression）
最新发布
IT古董
03-22 1722
岭回归（Ridge Regression）是一种改进的线性回归方法，它通过引入正则化项来解决普通最小二乘法（OLS, Ordinary Least Squares）可能遇到的多重共线性问题。岭回归的核心思想是在损失函数中加入参数的 L2 正则化，从而使模型更具稳定性，减少过拟合的风险。
简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression)
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null的专栏
05-27 11万+
一、一般线性回归遇到的问题 二、
监督学习 - 岭回归（Ridge Regression）
galoiszhou的博客
01-10 1011
正则化项有助于限制模型的参数，使其不过分依赖于训练数据，从而提高模型的泛化能力。岭回归的目标函数可以表示为：J(θ)MSE(θ)α训练岭回归模型的过程是通过最小化目标函数找到最适合数据的参数。正则化项对模型的参数进行惩罚，使得参数趋向于较小的值，从而减小模型对训练数据的过拟合程度。
【岭回归(Ridge Regression)】：正则化的线性模型
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03-26 702
最后，我们计算了模型在测试集上的均方误差（MSE），用于评估模型的性能。在普通的线性回归中，当特征数大于样本数时，模型会出现过拟合的问题。岭回归的实现方式是给损失函数添加一个正则项，这个正则项包含所有参数的平方和，并乘以一个系数 alpha。alpha 的值越大，惩罚力度越大，参数越趋向于 0，就越容易解决过拟合的问题。总之，岭回归是一种处理线性回归问题的正则化方式，可以有效地解决过拟合问题。在实际应用中，我们可以根据数据集的特点和需求来调整 alpha 的取值，以获得最优的模型效果。
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