机器学习-线性回归-最小二乘法

最新推荐文章于 2022-10-17 13:05:55 发布

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#机器学习 #线性回归 #最小二乘法 #岭回归

本文介绍了线性回归中的最小二乘法原理，通过求解残差平方和函数的最小值来确定模型参数。讨论了在数据存在多重共线性时，普通最小二乘法的问题，并引出了岭回归作为解决方案。岭回归通过添加正则项，改善了参数估计的稳定性，从而在一定程度上牺牲无偏性以提高预测准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

线性回归-最小二乘法

概述

给定包含正确答案的样本数据集，选择一个概念函数H，并为H找到适应样本数据集的最优参数，从而建立预测模型为新查询数据预测答案。

线性最小二乘法原理

对于已知的样本数据集，可以用线性方程组表示为：

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