岭回归模型公式
    岭回归模型，又称L2正则化，是对线性回归模型的改进，它在线性回归模型的损失函数中加入L2范数作为惩罚项，引入L2范数是为了防止过拟合，以保证模型的泛化能力。所以岭回归模型也叫正则化线性回归模型。
    岭回归模型的损失函数公式：
    J(β)=∑i=1m[yi(β0+β1x1i++βnxni)]2+λ∑j=1nβj2
    其中：
    m为样本数量；
    n为特征数量；
正则化的回归分析    β0为常数项系数；
    βj(j=1,2,…n)为特征量的系数；
    xi(i=1,2,…n)为特征量的值；
    y为标签值；
    λ为正则项系数，用于控制正则项的模型复杂度。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。