實驗說明3回歸分析(編輯修改稿)
2025-07-23 14:40 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 解為。 在嶺回歸中，正則因子控制模型的復(fù)雜度。當(dāng)時，目標(biāo)函數(shù)中取決的作用的是項，此時相當(dāng)于普通的最小二乘；當(dāng)時，目標(biāo)函數(shù)中取決的作用的是正則項，即要求模型越簡單，最簡單的模型為不包括任何輸入特征的模型。對給定問題，要選擇一個合適的模型，就是要確定合適的正則因子。在度量模型復(fù)雜度時，我們更常用的一個度量表示模型中的有效參數(shù)的數(shù)目：，其中為的奇異值分解（）中的對角線元素，即。（2） 嶺回歸實現(xiàn)嶺回歸求解時需要計算矩陣的逆，但實現(xiàn)時通常不采用直接求逆，而是采用分解或分解。當(dāng)只需計算給定某個的嶺回歸解時，用分解實現(xiàn)效率更高。
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