学习目标：

机器学习----岭回归

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学习内容：

1、 岭回归

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学习记录：

• 岭回归

模型：

import sklearn.linear_model as lm
#创建模型
model = lm.Ridge(正则强度,fit_intercept=是否训练截距，max_iter=最大迭代次数)
# 训练模型
# 输入为一个二维数组表示的样本矩阵
# 输出为每个样本的最终结果
model.fit(输入，输出) 
# 预测输出
# 输入array是一个二维数组，每一行是一个样本，每一列是一个特征。
pre_y = model.predict(array)

对比线性回归

# 3.创建模型
model = lm.LinearRegression()
# 训练模型
# 输入为一个二维数组表示的样本矩阵
# 输出为每个样本的最终结果
model.fit(x,y)  # 通过梯度下降法计算模型参数
# 4.预测输出,画图
# 输入array是一个二维数组，每一行是一个样本，每一列是一个特征。
pre_y = model.predict(x)