基于數據增廣方法改進的嶺回歸估計.pdf

1、當前我們所處的社會正在經歷著第四次工業(yè)革命，驅動著這一全新的技術革命的基礎是數據。數據已經變得和水、電、土地、空氣、森林、草原、礦藏等資源一樣，成為了當今社會的一種新生資源。于是處理數據資源的方法，即統(tǒng)計分析越發(fā)成為人們關注的焦點，而其中多元線性模型算是最普遍也是應用范圍最廣的一種數據分析技術方法。
　　在所謂大數據的當下，數據的復雜程度和數據維度的急速擴大使得一些傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法難以適應，比如最小二乘估計，這些原始的分析方法得

2、到的結果逐漸地開始失效，無法對結果進行合理的解釋。于是便出現了如嶺回歸估計、lasso、最小角回歸等一系列更加適應當前實際情況的新方法。這些方法不但具有理論上的突出意義，在實際應用中，例如在數據挖掘、機器學習等數據維度特別大的場景下同樣有著巨大的意義。無論是對數據進行降維、分類還是預測，這些新的方法開始越來越多地應用，不斷地改變著我們的生活。
　　本文在現有文獻的基礎上，對嶺回歸估計方法進行了整理和介紹，包括它的背景、基本理論、性