共线性第11页

岭回归算法

此外，岭回归还可以处理矩阵阵列的多重共线性问题。

轻轻一point·2020-08-07 17:45

回归分析的基本步骤

拟合优度检验1一元回归方程2多元回归方程回归方程的显著性检验回归系数的显著性检验残差分析异常值检验多重共线性检验通过样本数据建立的回归方程一般不能直接立即用于对实际问题的分析和预测，需要进行各种统计检验

qq_36981835·2020-08-07 16:38

实战机器学习多元线性回归模型

导语：现在大多数人入门机器学习的第一个案例是多元线性回归模型，其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型。

编程歆妍·2020-08-07 15:49

一元线性回归—最小二乘法参数估计

目录1.回归分析前的两个必不可少的检验1.1自相关检验1.2多重共线性检验2.一元线性回归参数估计3.点估计和区间估计的差别4.计算回归系数——最简单的方法（无需得出参数推导式）4.1建立二元回归分析表

Simplify1024·2020-08-07 11:53

基于匹配点集对单应性矩阵进行估计

基于匹配点集对单应性矩阵进行估计2020/4/28FesianXu前言在立体视觉中，对单应性矩阵进行估计是一个很重要的任务，我们在之前的博文[1,2,3]中的讨论中都或多或少地涉及到了单应性矩阵，我们知道它是在投影变换中保持共线性的一种性质

FesianXu·2020-08-04 12:47

PDD正式批笔试

选择题两个变量之间存在多重共线性错误的有：A.变量重要性与专家意见不符（题没记全。。）B.回归系数与实际不符C.相关系数大于等于0.85D.方差膨胀因子小于52，4，

_Connectdots·2020-08-04 11:16

数据预处理——数据降维（主成分分析）

另外，如果特征较多，还会出现多重共线性、稀疏性的问题。因此，需要简化属性、去噪、去冗余，以求取更典型的属性，但同时又不希望不损失数据本身的意义，这时就需要对特征进行降维。

沐小辰·2020-08-04 07:05

关于多重共线性与SPSS岭回归解决方案-终极版（Ultimate）

在网上经常看到有人问关于使用SPSS岭回归方法处理多重共线性的问题，以前不断地有人问，我想将来肯定还会有人问这方面的问题。

GaussAnalytica·2020-08-04 07:21

矩阵的特征值分解、奇异值分解及其在PCA主成分分析中的应用

在多元统计分析的学习中，我们通常用主成分分析进行自变量多重共线性问题的处理，进行变量的约减后还可利于数据的聚类分析。

Lily_我是一个小钢豆·2020-08-04 06:32

MATLAB----2019/8/3

回归分析复共线性与有偏估计方法（1）岭回归用于处理下面两类问题：1.数据点少于变量个数2.变量间存在共线性（2）判断变量之间是否有共线性为：变量间存在共线性是，最小二乘回归得到的系数不稳定，方差很大解：

立里∑·2020-08-03 23:13

《机器学习实战》PCA简化数据

一、降维技术1.1数据降维的必要性多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。高维空间本身具有稀疏性。

Anthony_Wu·2020-08-03 15:31

5、spss做加权最小二乘回归及岭回归

然后继续讨论上一节中没有讨论完毕的如何解决多重共线性这个问题。讲加权最小二乘回归之前，我们首先还是举个例子。

weixin_34061042·2020-08-03 11:55

Python 线性回归分析之岭回归

当使用最小二乘法计算线性回归模型参数的时候，如果数据集合矩阵存在多重共线性（数学上称为病态矩阵），那么最小二乘法对输入变量中的噪声非常的敏感，如果输入变量x有一个微小的变动，其反应在输出结果上也会变得非常大

偏执灬·2020-08-03 04:24

【2020年数据分析岗面试题】不断更新...（含自己的理解、思考和简答）

；参数估计；假设检验；置信度、置信区间；协方差与相关系数的区别和联系；中心极限定理；p值的含义；时间序列分析；怎么向小孩子解释正态分布；下面对于“预测变量间可能存在较严重的多重共线性”的论述中错误的是？

汪雯琦·2020-08-03 03:39

岭回归——额外参数alpha和预测系数coefs的关系

岭回归可以解决特征数量比样本量多的问题2.岭回归作为一种缩减算法可以判断哪些特征重要或者不重要，有点类似于降维的效果3.缩减算法可以看作是对一个模型增加偏差的同时减少方差岭回归用于处理下面两类问题：1.数据点少于变量个数2.变量间存在共线性

不凡De老五·2020-08-02 21:58

sklearn中惩罚参数C和alpha对训练结果的影响

岭系数最小化的是带罚项的残差平方和，其中，是控制系数收缩量的复杂性参数：的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强较大的值则具有更强的正则化。

manjhOK·2020-08-02 20:25

数学建模之回归分析

调整复判定系数1.2最小二乘估计2.回归模型假设检验3.回归参数假设检验和区间估计4.拟合效果分析4.1残差的样本方差(MSE)4.2判定系数（拟合优度）5.利用回归模型进行预测其他偏相关系数（净相关系数）复共线性和有偏估计方法小结应用场景简单地说

鱼板: RE·2020-08-02 14:31

[特征工程]数据预处理的方法和技巧

目录一、数据的抽取要正确反映业务需求二、处理缺失值和异常值2.1缺失值处理2.2异常值处理三、数据转换3.1改善变量分布的转换3.2数据标准化四、筛选有效的输入变量五、变量共线性问题工业界有一个大家公认的看法

辰星M·2020-08-01 07:21

算法与实战 - 常见的数据处理技巧

文章目录1.缺失值与异常值1.1缺失值处理1.2异常值处理2.数据转换2.1衍生变量2.2改变变量分布2.3分箱转换2.4数据归一化3.共线性问题3.1识别共线性3.2处理共线性4.变量筛选4.1线性相关指标筛选

茵茵的聪聪·2020-07-31 22:49

从做蛋糕到多重共线性(Multicollinearity)

我最喜欢你这种人了）01什么是Multicollinearity（多重共线性）？这是回归方程：Y=Ɓ0+Ɓ1X1+Ɓ2X2+Ɓ3X3+Ɓ4X4+…...

Yan文怡·2020-07-31 15:37

回归方法（一）：用线性回归探究生育率

线性回归中的因变量通常为连续型数据，线性回归的基本假设：（1）自变量和因变量之间存在某种线性关系（2）不能存在任何异常点（3）没有异方差性（4）样本观测值相互独立（5）误差项服从均值为0方差为常数的正态分布（6）不存在多重共线性

WandaWang0822·2020-07-30 20:18

01 机器学习的流程

但不管怎样，我们得到的数据大多是非规则数据（存在数据缺失、错误等），而后需要我们花费大量时间做的一件事便是数据预处理（归一化、离散化、因子化、缺失值处理、去除共线性等）。

JunqiangZhang·2020-07-30 05:16

基本统计分析方法

vv_eve·2020-07-29 06:11

使用数据挖掘帮助决定-数据预处理

均值，方差，最大，最小，最近的频率使用频率，删除变量删除共线性变量，在线性模型中要去除共线性删除对于结果不想关的变量降维PCA.变量类型1.连续型变量通过分桶变为离散值2.离散型变量变量

数据小新手·2020-07-29 04:01

随机森林回归应用中遇到的问题

厚德载物lyh·2020-07-28 13:15

哑变量(Dummy Variable)、独热编码(one-hot Encoding)、label-encoding归纳

1概念1.1定类型变量定类类型就是纯分类，不排序，没有逻辑关系.当某特征具有k个属性值，那么：a哑变量（虚拟变量）——具有k-1个二进制特征，基准类别将被忽略,若基准类别选择不合理，仍存在共线性，建议众数的类别为基准类别

Wanhe.Qin·2020-07-28 09:43

Lasso

特点擅长处理具有多重共线性的数据，筛选变量，与岭回归一样是有偏估计。lasso回归表达式与岭回归的区别主要在其表达式

判笔·2020-07-16 05:18

数据科学案例3 线性回归之汽车贷款（代码）

线性回归模型与诊断Step1、导入数据和数据清洗Step2、相关性分析Step3、线性回归算法1、简单线性回归3、多元线性回归3.1多元线性回归的变量筛选Step4、残差分析Step5、强影响点分析Step6、多重共线性分析

irober·2020-07-16 00:07

scikit-learn Linear models

forexample,whendataarecollectedwithoutanexperimentaldesign.对于自己设计的数据可能不太会出现这个问题（用函数加一点小噪声生成），但对于实际的数据，要考虑多重共线性的问题岭回归共线性对模型参数有影响

icameling·2020-07-16 00:02

UA MATH571A QE练习 R语言多重共线性与岭回归

UAMATH571AQE练习R语言多重共线性与岭回归QE回归2017年1月的第4题目的是通过高中成绩排名（X1X_1X1）与ACT分数（X2X_2X2）预测大学第一年的GPA（YYY）。

一个不愿透露姓名的孩子·2020-07-15 14:41

岭回归与LASSO算法

岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，

zhf1234abc·2020-07-15 12:49

如何做出一个优秀的多因子策略

（剔除多重共线性）1、因子分类：将因子按照风格或经济学含义不同分为收入因子、规模因子、技术因子、估值因子、统计因子等大类；2、相关系数法：计算所有因子的相关系数在高度相关的因子中挑选代表因子留下，保证剩余因子相关性不高

xuxiatian·2020-07-15 10:07

机器学习实战——ch08.1回归之岭回归

岭回归：是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价，获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小

591984826·2020-07-15 00:15

机器学习--线性回归4（线性拟合、局部线性拟合实战）

我们从最简单的一元线性回归到多元线性回归，讨论了，损失函数到底由那几部分组成（这点我觉很重要，因为它不仅仅存在线性回归中还存在其他机器学习中，因此有必要搞明白他，有兴趣的请看这篇文章），后面详细讨论了多元线性回归，主要介绍了多元线性回归的共线性问题

zsffuture·2020-07-12 12:53

机器学习-初级入门（回归算法-多种线性回归算法详解）

在机器学习中，(XTX)-1不可逆的原因通常有两种，一种是自变量间存在高度多重共线性，例如两个变量之间成正比，那么在计算(XTX)-1时，可能得不到结果或者结果无效；另一种则是当特征变量过多，即复杂度过高而训练数据相对较少

背后——NULL·2020-07-11 20:11

Fast and Globally Convergent Pose Estimation from Video Images

FastandGloballyConvergentPoseEstimationfromVideoImagesabstract问题：3D几何到2D图片间刚体变换过去的方法：迭代优化，不能证明收敛，旋转矩阵不保证正交结构提出方法：最小化objectspacecollinearityerror物体空间共线性误差

qq_35604674·2020-07-11 17:06

多因子模型 —— 因子正交化处理

传统的多因子模型处理共线性的方法，如IC加权、IR加权，ICIR加权等，都以IC值为基础确定各因子在模型中的权重。而IC是当期因子暴露与下一期收益间的相关系数。

bboysky45·2020-07-11 15:44

特征共线性问题分析

1.概念：多重共线性是指自变量之间存在一定程度的线性相关，会给变量对模型的贡献性带来影响。即若有两个变量存在共线性，在相互作用计算后，其一的变量的影响会相对减弱，而另一个变量的作用却会相对增强。

o0xgw0o·2020-07-11 14:22

线性回归与逻辑回归

3.4多重共线性4广义线性回归5逻辑回归问题5.1Sigmoid函数5.2损失函数5.3梯度下降1回归问题分类：一元线性回归；多元线性（用曲面拟合）；广义线性回归（用线性回归方法处

大羚羊·2020-07-11 12:16

amos基础5-CFA验证性因素分析

一，CFA分析时常见的问题1.因素负荷量不高，如小于0.45问卷设计不良，缺乏信度；观察变数指定到其他构面2.因素中负荷量有些超过1观察变数之间有共线性3.因素负荷量部分不错大于0.7，部分不佳小于0.5

jtys2016·2020-07-11 09:14

sklearn_线性回归

多元线性回归的基本原理2.2最小二乘法求解多元线性回归的参数2.3linear_model.LinearRegression3回归类的模型评估指标3.1是否预测了正确的数值3.2是否拟合了足够的信息4多重共线性

卖山楂啦prss·2020-07-09 09:00

线性回归多重共线性优化

问题引入之前分析了线性回归问题的解法，最小二乘回归法，但是对于大多数的实际问题，由于我们要用有限的观测值去估计模型的分布，比如在之前讲线性回归中的例子，给出的样例有100对，而我们建立的模型是一条直线，我们都知道两点确定一条直线，这里有100个点，这种称作过度确定估计，同时很多样例由于各种原因本身存在误差，另一个方面是特征之间相关性很大，说白了就是两个特征之间存在关系，本身可以用一个变量来表示，这

Yoangh·2020-07-09 02:15

建立线性回归模型的完整步骤（附代码）

模型的显著性检验——F检验2模型回归系数的显著性检验——t检验三、数据诊断1正态性检验1.1检验方法1.1.1直方图法1.1.2PP图与QQ图1.1.3Shapiro检验和K-S检验1.2校正方法2多重共线性检验

积跬步，慕至千里·2020-07-08 20:04

FM/FFM自动化特征工程+GBDT

因为新加入的特征本身就存在原来的特征中，为共线性的特征，产生了干扰。所以没有必要加入一阶特征，但是我们可以通过所获计

tide1994·2020-07-08 20:26

完整的R语言预测建模实例-从数据清理到建模预测

从数据导入，清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模，交叉验证以及多个预测模型的比较全过程，注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战，主要包括以下五个方面的挑战：缺失值的挑战异常值的挑战不均衡分布的挑战(多重)共线性的挑战预测因子的量纲差异以上的几个主要挑战

LuLuZhang15·2020-07-08 09:35

ridge regression岭回归

岭回归用于处理下面两类问题：1.数据点少于变量个数2.变量间存在共线性变量间存在共线性是，最小二乘回归得到的系数不稳定，方差很大，这是因为系数矩阵x与它的转置矩阵相乘得到的矩阵不能求逆，而ridgeregression

swuteresa·2020-07-08 07:02

仿射变换（Affine transformation）

reflection,对图形照镜子）、错切(shearmapping，感觉像是一个图形的倒影)或者它们的任意组合维基百科中的一个图很好诠释了各种仿射变换：仿射变换中集合中的一些性质保持不变：（1）凸性（2）共线性

心态与做事习惯决定人生高度·2020-07-08 04:23

sklearn-1.1.2.Ridge Regression

岭系数的最小化惩罚残差平方和的公式：这里，是用来控制收缩量的复杂参数：参数值越大，收缩量也越大，因此系数对共线性变得更加稳健。

被遗弃的庸才·2020-07-07 23:51

scikit-learn学习笔记（四）Ridge Regression ( 岭回归 )

ridgecoefficients(岭系数)最小化了惩罚的残差平方和，这里，是控制收缩量的复杂度参数：值越大，收缩量越大，因此系数变得对共线性变得更加鲁棒。

Soyoger·2020-07-07 23:22

数据挖掘总结之多重共线性与过拟合

多重共线性：一个变量可以由其他变量求出，例如，学生的总成绩可以由各科成绩求出。①度量多重共线性严重程度的一个重要指标是矩阵的条件数，可以由函数kappa()求出。

qq_16365849·2020-07-07 19:28

推荐频道

共线性