吹爆回归算法，吊打 16 个核心点 ！！

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咱们今天第一期：回归类总结，总共是16个问题，也就是大概16个核心点的分享。 如果大家把这16个核心点理解，那么，对于回归整个范围的理解，应该是比较清晰了。 今天会把整理好的9个点分享出来，明天会把剩余的给到大家。 # 关于数据标准化/归一化 读者问 ：“ 在某些回归算法中，如岭回归和LASSO，数据标准化或归一化非常重要。但是，我不太清楚什么时候以及为什么需要进行这些步骤。方便大概解释一下吗？ ” 大壮答 ：数据标准化和归一化是在回归算法中常用的预处理步骤，特别是在岭回归和LASSO等正则化算法中。 这些步骤旨在确保数据的尺度一致，有助于提高模型的性能和稳定性。 下面详细阐述为什么以及何时需要进行数据标准化或归一化： 为什么需要数据标准化或归一化？ 尺度不一致的问题：  在回归问题中，不同特征通常具有 ………………………………