线性回归在机器学习中的整理PPT

简介：
本PPT全面梳理了线性回归在机器学习领域的应用与原理，涵盖基本概念、模型构建、参数估计及优化算法等内容，适合初学者和进阶者参考。 常见的机器学习线性回归方法包括最小二乘法、局部加权法、岭回归、Lasso回归以及多项式回归。这些方法的公式推导过程各有特点： 1. 最小二乘法通过寻找使误差平方和最小化的参数来拟合数据。 2. 局部加权法在计算预测值时，根据样本点与目标点的距离给予不同的权重，以提高模型对局部特征变化的适应性。 3. 岭回归引入了L2正则化项，在损失函数中加入参数平方和的形式，以此来解决最小二乘法中的过拟合问题，并且可以用于处理多重共线性的数据集。 4. Lasso回归在损失函数中加入了L1范数作为惩罚项，这不仅可以减少模型复杂度防止过拟合，还能实现特征选择的功能，即某些系数可能被完全置零。 5. 多项式回归通过将自变量的幂次加入到线性模型之中来扩展其非线性的表达能力。 每种方法都有自己的应用场景和优缺点，在实际应用中需要根据具体问题进行合理的选择。