scikit-learn中文指南：线性模型解析

"scikit-learn使用手册中文版，涵盖有监督学习、广义线性模型、线性与二次判别分析、核岭回归、支持向量机、随机梯度下降等内容，详细解释了各种机器学习算法的原理和使用方法。" 本文档是基于scikit-learn官方用户指南的中文翻译，主要关注机器学习中的有监督学习技术。有监督学习是机器学习的一个重要分支，它涉及到通过已有的带有标签的数据来训练模型，然后用该模型对未知数据进行预测。 在有监督学习中，广义线性模型是一类重要的模型，它们假设目标变量是输入变量的线性组合。线性回归是最基础的广义线性模型之一，它试图找到一组系数使得预测值（y）与观测值之间的平方误差和最小化。在scikit-learn中，`LinearRegression`类用于实现普通最小二乘法。在拟合模型时，它会计算输入特征矩阵X和目标变量y之间的最佳系数，并存储在`coef_`属性中。然而，如果输入特征之间存在高度相关性（重共线性），普通最小二乘法可能会导致预测不稳定，这时可以考虑使用岭回归。 岭回归通过添加一个正则化项来缓解重共线性问题，它在最小二乘的基础上增加了对系数的L2范数惩罚，使得系数不会过大。这有助于提高模型的稳定性和泛化能力。在scikit-learn中，`Ridge`类实现了岭回归。算法的复杂度与输入数据的形状有关，通常为O(n_samples * n_features^2)。 除了线性回归，其他如支持向量机（SVM）和随机梯度下降（SGD）也是scikit-learn中常用的有监督学习算法。SVM是一种能够处理非线性问题的模型，通过构造超平面最大化类别间隔来实现分类或回归。而SGD则是一种高效的优化算法，尤其适用于大规模数据集，因为它可以在每次迭代中仅更新部分样本的权重。 scikit-learn使用手册中文版提供了丰富的机器学习资源，包括理论解释和实际代码示例，帮助用户理解和应用各种机器学习模型，提升数据分析和预测能力。对于想要深入学习和使用scikit-learn的开发者来说，这是一份非常宝贵的参考资料。