《Python机器学习——预测分析核心算法》笔记

本文是《Python机器学习——预测分析核心算法》截止到第五章的读后笔记，主要涉及惩罚线性回归方法。后续会更新第六、七两章关于集成方法的学习笔记。 第一章 关于预测的两类核心算法 什么是惩罚回归方法？ 惩罚线性回归方法是由普通最小二乘法衍生出来的。它设计之初的想法就是要克服最小二乘法可能会带来的过拟合问题。如下图所示：     上面的大图中，图1-1是基于六个点利用最小二乘法拟合出的预测直线；图1

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