线性回归的求解，推导了两种学习算法一种基于梯度下降，一种基于正规方程。
这两个算法把它们推广到正则化线性回归中去。
我们可以将正则化应用于线性回归和逻辑回归。
梯度下降
当我们使用正则化线性回归时，我们需要做的就是在每一个被正规化的参数 θj 上乘以了一个
比1小一点点的数字， 也就是把参数压缩了一点，然后执行跟以前一样的更新。
正则化
正规化也为我们解决了矩阵是不可逆的或奇异的问题。 只要正则参数是严格大于0的，实际上 可以证明该矩阵 X 转置乘以 X加上 λ 乘以这里这个矩阵，可以证明这个矩阵将不是奇异的，即该矩阵将是可逆的。因此，用正则化还可以照顾一些 X 转置乘以 X 不可逆的问题。
不可逆，奇异
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本文标题：2018-12-17正则线性回归
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hljckqtx.html
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