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判断题
求解线性回归系数，我们一般最常用的方法是梯度下降，利用迭代优化的方式。除此之外，还有一种方法是使用正规方程，原理是基于最小二乘法。 -
多项选择题
下列哪些指标可以用来评估线性回归模型？（）
A.R-Squared
B.Adjusted R-Squared
C.F Statistics
D.RMSE/MSE/MAE -
判断题
Lasso回归更容易得到稀疏的回归系数，有利于舍弃冗余或无用特征，适用于特征选择。Ridge回归又称岭回归，它是普通线性回归加上L2正则项，用来防止训练过程中出现的过拟合。
