【 biased regression methods to reduce variance---通过偏回归来减小方差】

https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/node/137

  • Introducing biased regression methods to reduce variance
  • Implementation of Ridge and Lasso regression

https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/node/155

【无惩罚，导致预测结果空间过大而无实用价值】

【fitting the full model without penalization will result in large prediction intervals】

Motivation: too many predictors

  • It is not unusual to see the number of input variables greatly exceed the number of observations, e.g. micro-array data analysis, environmental pollution studies.

    • With many predictors, fitting the full model without penalization will result in large prediction intervals, and LS regression estimator may not uniquely exist.

https://gerardnico.com/wiki/data_mining/lasso

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