岭回归(Ridge)和Lasso回归

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#机器学习 #线性回归 #岭回归和Lasso回归

本文探讨了在线性回归中常见的过拟合问题，并提出了两种解决策略：岭回归和Lasso回归。这两种方法通过在代价函数中加入正则化项来限制模型复杂度，其中岭回归采用参数平方和，而Lasso回归采用参数绝对值之和。

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在线性回归的问题里面，我们总会遇到一种问题：那就是过拟合问题
其实解决过拟合问题我们可以采用很多办法
**例如 : **

  1. 降低模型复杂度
  2. 减少数据维度
  3. 降噪
  4. 增加样本数
  5. 使用验证集
    等等
    我们在这里探讨的是岭回归(Ridge):
    线性回归的代价函数公式就是误差平方和。岭回归的话其实就是在代价函数公式上加上 1/2 * 所有参数的平方的和。（如图）↓
    在这里插入图片描述

而这个Lasso回归呢。其实就是在代价函数公式后面加上:
Lasso

可以看到Lasso回归和Ridge回归的区别就是：在代价函数 后 加的正则化向不同：
Ridge加的是 α* 1/2 * θ方的和
Lasso加的是 α* 1/2 * θ的绝对值

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