AI笔记: 带正则的线性回归模型
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本文介绍了正则化的线性回归模型，包括最小二乘线性回归、岭回归、Lasso模型和弹性网络。重点阐述了正则项的作用，如L2正则和L1正则，以及它们如何影响模型复杂度和防止过拟合。通过正则参数λ的选择，可以调整模型的简化程度，实现奥卡姆剃刀原理。Scikit-Learn库提供了对应的实现，如Ridge和Lasso，强调了在特征共线性和稀疏性场景下，不同正则化方法的应用优势。
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