全文链接：https://tecdat.cn/?p=37839原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：KefanYu在大众旅游蓬勃发展的背景下，乡村旅游已成为推动乡村经济、社会和文化发展的关键力量。当前，乡村旅游接待设施主要以招待所、小宾馆和农家乐等形式存在。然而，一方面这些设施的接待能力有限，另一方

算法描述Ridgeregressionusesthesamesimplelinearregressionmodelbutaddsanadditionalpenaltyonthe\(L2\)-normofthecoefficientstothelossfunction.ThisissometimesknownasTikhonovregularization.Inparticular,theridgemodelisthesame

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在这篇文章中，我想展示一个有趣的结果：线性回归与无正则化的线性核ridge回归是等价的。这里实际上涉及到很多概念和技术，所以我们将逐一介绍，最后用它们来解释这个说法。首先我们回顾经典的线性回归。然后我将解释什么是核函数和线性核函数，最后我们将给出上面表述的数学证明。htt

一、一般线性回归遇到的问题  在处理复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归会遇到一些问题，主要表现在：预测精度：这里要处理好这样一对为题，即样本的数量和特征的数量时，最小二乘回归会有较小的方差时，容易产生过拟合时，最小二乘回归得不到有意义的结果模型的解释能力：如果模型中的特征

1.带有L2正则化的线性回归-岭回归岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果2.APIsklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True,solver="auto",normalize=False)具有l2正则化的线性回归alpha:正

#岭回归fromsklearnimportlinear_model#参数alpha用于控制复杂度,alpha的值越接近于0,岭回归器表现越接近于普通最小二乘法的线性回归器#因此，若想让异常值具有良好的健壮性,就要为alpha分配一个较大的值,这里我们用一个中等大小的值0.01ridge_regressor=linear_model.Ri

                                    第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge，Lasso，ElasticNet回归上一节中我们讲解了L1和L2正则的概念

 介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3795Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或ElasticNet（弹性网络）惩

岭回归推导过程总结：sklearn代码：https://github.com/xinxuann/MachineLearningNote/blob/main/sklearn-岭回归.ipynb标准方程法-岭回归代码：https://github.com/x

多元线性回归多元线性回归是最常用的预测数值型目标的建模方法，也常用于数据分析中的多因素分析。后面几种回归都是在它基础上稍做修改。当特征数多于实例数，某些数据有问题，