经典的线性回归算法包括普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）、岭回归（Ridge Regression）、套索回归（Lasso Regression）、弹性网络（Elastic Net）等。它们的主要区别在于对模型参数的约束程度不同，OLS没有对参数做任何约束，而岭回归通过添加L2惩罚项来约束参数，Lasso回归和弹性网络则通过添加L1惩罚项来约束参数。在选择算法时，需要根据具体问题选择约束程度比较合适的算法。 关于代码示例或参考资料，可以查看机器学习领域经典的教材《统计学习方法》和《机器学习》。同时，也可以在网上搜索相关算法的实现代码和使用案例。
你知道哪些经典的线性回归算法？
我正在寻找关于经典的线性回归算法的信息。我听说有许多算法可以用于回归问题，但我想了解一些最常用的方法。如果您能够提供其中的几种算法，并对它们的优劣进行解释，我将不胜感激。我想了解它们的工作原理和何时应该选择哪种算法。如果您还能提供代码示例或参考资料，那就太好了。谢谢！
提问时间：2023-05-22 04:22:06
编辑时间：2023-05-22 04:22:08
提问者：
Iceberg_Illusion
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9回答时间：2023-05-22 04:22:11
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