大家好，正则化回归算法相信很多的网友都不是很明白，包括非线性函数和线性回归算法的优缺点！也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于正则化回归算法和非线性函数和线性回归算法的优缺点！的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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非线性函数和线性回归算法的优缺点！
线性回归（正则化）优点：线性回归的理解与解释都十分直观，并且还能通过正则化来降低过拟合的风险。另外，线性模型很容易使用随机梯度下降和新数据更新模型权重。缺点：线性回归在变量是非线性关系的时候表现很差。并且其也不够灵活以捕捉更复杂的模式，添加正确的交互项或使用多项式很困难并需要大量时间。望大佬采纳!!!!
matlab，有哪些是线性回归算法！
2015a版的matlab有如下的线形回归算法。 方法名 函数名 说明1.多元线性回归 fitlm 具有多个预测变量的线性回归2.逐步回归 stepwise 交互式逐步回归3多目标的多元线性回归 mvregress 使用多变量输出的线性回归4有正则化的多元线性回归 lasso 使用弹性网正则化的多元线性回归5有正则化的多元线性回归 ridge Ridge回归
贝叶斯正则化算法，为什么可以提高泛化能力，别的算法也只是把训练样本，训练好，为什么泛化能力就不行了
因为贝叶斯这些是综合考虑过去与未来进行整合的算法，有些算法只考虑预测值是否合适。贝叶斯是对预测值与当前值进行耦合，贝叶斯本身就是一种预测器，预测器模型都有泛化能力好的优点。
关于正则化回归算法到此分享完毕，希望能帮助到您。
