最小二乘參數估計的遞推算法精品文章

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  「數據游戲」：使用嶺回歸預測招商銀行的股價

  ...線性數據分析的有偏估計回歸方法，實質上是一種改良的最小二乘估計法，通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價獲得回歸系數更為符合實際、更可靠的回歸方法，對病態數據的擬合要強于最小二乘法...

  沈建明 2019-07-31 10:25 評論0 收藏0
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  「數據游戲」：使用嶺回歸預測招商銀行的股價

  ...線性數據分析的有偏估計回歸方法，實質上是一種改良的最小二乘估計法，通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價獲得回歸系數更為符合實際、更可靠的回歸方法，對病態數據的擬合要強于最小二乘法...

  vboy1010 2019-06-26 18:59 評論0 收藏0
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  正則化&&邏輯回歸

  ...，這種原則稱為正則化。 一般來說，監督學習可以看做最小化下面的目標函數.其中，第一項L(yi,f(xi;w)) 衡量我們的模型（分類或者回歸）對第i個樣本的預測值f(xi;w)和真實的標簽yi之前的誤差.第二項，也就是對參數w的規則化函...

  xushaojieaaa 2019-07-30 16:30 評論0 收藏0
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  【機器學習】線性回歸原理介紹

  ...試使用一條直線來擬合數據，使所有點到直線的距離之和最小。實際上，線性回歸中通常使用殘差平方和，即點到直線的平行于y軸的距離而不用垂線距離，殘差平方和除以樣本量n就是均方誤差。均方誤差作為線性回歸模型的代...

  Lycheeee 2019-06-26 18:45 評論0 收藏0
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  機器學習Ng課程筆記——線性回歸算法

  定義 假設函數與代價函數(損失函數) 特征量放縮 最小化代價函數 收斂判定 1.什么是線性回歸 在統計學中，線性回歸是利用被稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間的關系進行建模的一種回歸...

  Chaz 2019-07-30 15:42 評論0 收藏0