岭回归(英文名:ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。 1. 为什么损失精度和无偏...
1249 1 0 怎样拟合一个多项式回归? 661 1 0 回归模型参数中求方差时自由度为什么是n-1? 1158 1 0 回归模型参数中x本身的方差越大,β的方差为什么越小? 911 1 0 对于拟合优度和模型拟合我们应该如何理解? 1453 1 0 回归模型中最大似然法参数估计是什么? 608 1 0 机器学习算法中因变量的特殊性...