这个时候会出现矩阵不可逆的情况，为什么呢？遇到这种情况，我们可以采用正则化的方式或者剔除多余特征，这里我们介绍一些正则化的方式，例如岭回归、lasso，以及另外的一种方法：前向逐步回归。在数学，统计学和计算机科学中，尤其是在机器学习和逆问题中，正则化是添加
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正则化有助于克服过度拟合模型的问题。过度拟合是偏差和方差平衡的概念。如果过度拟合，机器学习模型将具有较低的准确性。当我们的机器学习模型试图从数据中学习更多属性时，就会添加来自训练数据的噪声。这里的噪声意味着数据点并不真正呈现数据的真实属性。它将系数估计值调
x_tr,x_te,y_tr,y_te = train_test_split(data_x,data_y,train_size = 0.7,random_state =22). ######################ridge############
也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响，其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归。lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似，有一点不同的是，在公式中增加正则项来限制斜率。这样做的主要原因是限制特征对因变量的影响，通过增加一个
这是最近看到的一个平时一直忽略但深入研究后发现这里面的门道还是很多,Linear Regression及其正则方法这一套理论的建立花了很长一段时间,是很多很多人的论文一点点堆起来的一套理论体系.如果你只停留在知道简单的Linear Regression,L
在线性回归问题中比较常用的一种算法就是最小二乘法,其核心思想是:通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。但是普通的OLS最常见的一个问题是容易过度拟合：即在样本数据集上属性值和目标值是一一对应的。解决这个问题，目前主要有两种思路：前向逐步回归和惩罚线
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