岭回归

最小二乘问题详解7：正则化最小二乘在之前的文章《最小二乘问题详解4：非线性最小二乘》、《最小二乘问题详解5：非线性最小二乘求解实例》和《最小二乘问题详解6：梯度下降法》中分别介绍了使用Gauss-Newton方法（简称GN方法）和梯度下降法求解最小二乘问题之后，让我们插入另一个基础知识：正则化最小二乘（Regularized Least Squares），也就是大家常说的岭估计（Ridge Estimator），因为接下来要介绍的 Levenberg-Marquardt方法会用到这个思想。

套索回归与岭回归通俗讲解套索回归（Lasso Regression）和岭回归（Ridge Regression）是线性回归的两种改进方法，主要用于防止过拟合和解决特征相关问题。下面用通俗的例子和对比来详细解释：

【数据挖掘】岭回归（Ridge Regression）和线性回归（Linear Regression）对比实验这是一个非常实用的岭回归（Ridge Regression）和线性回归（Linear Regression）对比实验，使用了 scikit-learn 中的 California Housing 数据集来预测房价。

Ridge函数和RidgeCV函数的区别Ridge 函数用于创建一个岭回归模型，它需要手动指定正则化参数 alpha 的值。一般情况下，你需要先对不同的 alpha 值进行尝试，然后选择最佳的 alpha 值来构建岭回归模型。例如：

基于机器学习的二手车价格因素识别与预测随着二手车市场的快速发展，消费者对二手车的需求逐渐增加，然而，由于二手车的定价涉及多种复杂因素，不同条件下的车辆价值差异较大，如何精准地评估二手车的市场价值成为了一个亟待解决的问题。本项目通过数据分析和机器学习建模，尝试识别并量化影响二手车价格的主要因素，并构建一个价格预测模型，为消费者和行业从业者提供数据支持。

Q天马A行空Q

kaggle：房价预测比赛链接结果展示结果链接 8848是密码这些全都不是目的我想过下基础知识损失函数 J ( β ) = ∑ i = 1 n ( y i − β 0 − ∑ j = 1 p β j x i j ) 2 + λ ∑ j = 1 p β j 2 J(\beta)=\sum_{i=1}^n(y_i-\beta_0-\sum^p_{j=1}\beta_jx_{ij})^2+\lambda\sum_{j=1}^p\beta_j^2 J(β)=∑i=1n(yi−β0−∑j=1pβjxij)2+λ∑j=1pβj2 J

sklearn岭回归最小二乘法的判定条件是min ⁡ w ∥ X w − y ∥ 2 2 \min_w\Vert Xw-y\Vert_2^2 wmin∥Xw−y∥22

回归与聚类算法系列④：岭回归目录1. 背景2. 数学模型3. 特点4. 应用领域5. 岭回归与其他正则化方法的比较6、API7、代码

我是有底线的