linear regression regularization
时间: 2023-08-09 18:11:10 浏览: 47
回答: 线性回归正则化是一种用于解决过拟合问题的技术。在正则化线性回归中,我们使用正则化项来限制模型的复杂度,以防止过度拟合。正则化项由两部分组成:L1正则化和L2正则化。L1正则化通过在损失函数中添加参数的绝对值之和来惩罚模型的复杂度。L2正则化通过在损失函数中添加参数的平方和来惩罚模型的复杂度。正则化参数λ控制了正则化的强度,较大的λ值会导致更强的正则化效果。正则化线性回归的最优参数可以通过正规方程求解。正规方程是通过求解损失函数的梯度为零的方程来找到最优参数。\[1\]在正则化线性回归中,我们的假设函数仍然是线性的,但是特征的数量可能会增加,因为我们可能会添加多项式特征。\[2\]正则化线性回归的正规方程解包括一个对角矩阵和一个向量,它们的定义与非正则化回归相同。\[3\]通过求解正规方程,我们可以找到最优的正则化线性回归参数,从而得到一个更好的模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Regularization —— linear regression](https://blog.csdn.net/weixin_30477293/article/details/96118361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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