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【阿旭机器学习实战】【7】岭回归基本原理及其λ的选取方法

线性回归之岭回归1、原理如果数据的特征数比样本点还多应该怎么办?是否还可以使用普通的线性回归来做预测?答案是否定的。因为输入数据的矩阵X不是满秩矩阵。非满秩矩阵在求逆时会出现问题。为了解决这个问题,统计学家引入了岭回归(ridge regression)的概念。缩减方法可以去掉不重要的参数,因此能更好地理解数据。此外ÿ...

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文章 2017-09-19 来自:开发者社区

机器学习实战:基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯(源码解析,错误分析)

按照惯例,先把代码粘到这里 from numpy import * def LoadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog',...

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