线性回归、岭回归、Lasso回归、逻辑回归的总结

对于全部的模型和算法，都有一个目标方程，比较理想的目标方程应该有两部分构成：损失函数和正则项，一个用来衡量模型的拟合效果，一个用来尽量保证模型的简单和稳定： html Obj(Θ)=L(Θ)+Ω(Θ)(2) (2) O b j ( Θ ) = L ( Θ ) + Ω ( Θ ) 损失函数： 平方损失函数(Square loss)： l(yi,ŷ i)=(yi−ŷ i)2 l ( y i , y

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