Lasso回归、岭回归理解

有两种情况不可逆： （1） 当X中有线性相关的向量，也就是特征之间可能有重叠，或者互相影响的时候 （2） 当X 列数大于行数，对应于特征数大于样本数，此时不可逆 。两种情况X转置*X的行列式为0 克服： （1）将高自相关的变量进行删除； （2）岭回归也能够避免X’X的不可逆。 岭回归一般可以用来解决线性回归模型系数无解的两种情况 1970年Heer提出了岭回归方法，非常巧妙的化解了这个死胡同，即在

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