简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression)

1、通常线性回归遇到的问题     在处理复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归会遇到一些问题，主要表如今：app 预测精度：这里要处理好这样一对为题，即样本的数量和特征的数量 时，最小二乘回归会有较小的方差 时，容易产生过拟合 时，最小二乘回归得不到有意义的结果 模型的解释能力：若是模型中的特征之间有相互关系，这样会增长模型的复杂程度，而且对整个模型的解释能力并无提升，这时，咱们就要进行特征选择

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