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正則化された線形回帰モデル - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure y... Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 正則化された線形回帰モデルについて、Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践[第3版] の勉強会にて学んだことをまとめてみました。私と同じように、機械学習を学び始めたばかりという方の参考になれば幸いです。 線形回帰モデルにおける正則化の目的 過学習を防ぐこと 一言で表すとこのように言えますが、もう少し噛み砕いて説明します。 線形回帰モデルには、多重共線性（ある列が他の列によっておよそ1次式で表現できるような場合）によって、入力をサンプリングし直すごとに学習結果（パラメータの推定）が不安定に
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