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岭回归
机器学习
是未知的然后通过一种机制利用训练数据选择一个最优的函数f出来利用损失函数1.构造函数使损失函数最小两个方法求解:a.最小二乘法(损失函数是一个二次函数)b.梯度下降牛顿法(求二阶导)过拟合某些特征的权重过大L2正则
岭回归
在原来最小二乘估计中
断舍离_0025
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2022-02-06 12:18
Ridge Regression、Lasso Regression和Elastic Net Regression
RidgeRegression(称
岭回归
或脊回归)、LassoRegression和ElasticNetRegression是结构风险最小化方法。
专注吃喝五十年
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2022-02-05 22:06
4. 挖掘建模1 分类与预测
建立两种或者两种以上变量间相互依赖的函数模型实现过程:学习(通过样本得到数据模型或者分类模型)->检验后预测常用分类和预测的算法回归分析:线性回归,非线性回归,logical回归(因变量只有0或者1),
岭回归
何大炮
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2022-02-05 11:09
机器学习算法系列(七)-对数几率回归算法(一)(Logistic Regression Algorithm)
阅读本文需要的背景知识点:线性回归、最大似然估计、一丢丢编程知识一、引言 前面几节我们学习了标准线性回归,然后介绍了三种正则化的方法-
岭回归
、Lasso回归、弹性网络回归,这些线性模型解决的都是回归的问题
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2022-01-09 10:30
机器学习算法
机器学习算法系列(六)- 弹性网络回归算法(Elastic Net Regression Algorithm)
阅读本文需要的背景知识点:
岭回归
、Lasso回归、一点点编程知识一、引言 前面学习了
岭回归
与Lasso回归两种正则化的方法,当多个特征存在相关时,Lasso回归可能只会随机选择其中一个,
岭回归
则会选择所有的特征
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2022-01-08 10:32
机器学习算法
机器学习算法系列(五)- Lasso回归算法(Lasso Regression Algorithm)
阅读本文需要的背景知识点:线性回归算法、一丢丢编程知识一、引言 上一节我们学习了解决多重共线性的一种方法是对代价函数正则化,其中一种正则化的算法叫
岭回归
算法(RidgeRegressionAlgorithm
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2022-01-07 10:56
机器学习算法
机器学习算法系列(四)-
岭回归
算法(Ridge Regression Algorithm)
阅读本文需要的背景知识点:标准线性回归算法、一丢丢编程知识一、引言 前面一节我们学习了机器学习算法系列(三)-标准线性回归算法(StandardLinearRegressionAlgorithm),最后求得标准线性回归的代价函数的解析解w为:$$w=\left(X^{T}X\right)^{-1}X^{T}y$$ 其中提到如果矩阵X的转置与矩阵X相乘后的矩阵不是满秩矩阵时,这个矩阵是不可逆的,
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2022-01-06 10:02
机器学习算法
【机器学习】回归算法-精讲
公式转换:误差公式:转化为`θ`求解:似然函数求`θ`:对数似然:损失函数:梯度下降:批量梯度下降(BGD):随机梯度下降(SGD):`mini-batch`小批量梯下降MBGD:线性回归案例:正则化与
岭回归
ZSYL
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2021-11-13 20:11
机器学习
回归
机器学习
人工智能
python机器学习基础线性回归与
岭回归
算法详解
.数组和矩阵数组矩阵3.线性回归的算法二、权重的求解1.正规方程2.梯度下降三、线性回归案例1.案例概述2.数据获取3.数据分割4.数据标准化5.模型训练6.回归性能评估7.梯度下降与正规方程区别四、
岭回归
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2021-11-12 16:05
李沐《动手学深度学习v2》学习笔记(二):线性回归和实现
线性回归概述二、构建线性模型和优化算法(Optimal)1.最小二乘法(LSM)2.梯度下降2.1批量梯度下降(BGD)2.2随机梯度下降(SGD)2.3小批量随机梯度下降(MBGD)3.正则化3.1
岭回归
~宪宪
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2021-11-04 00:46
PyTorch深度学习
深度学习
线性回归
pytorch
机器学习-常用回归算法归纳(全网之最)
文章目录前言一元线性回归多元线性回归局部加权线性回归多项式回归Lasso回归&Ridge回归Lasso回归Ridge回归
岭回归
和lasso回归的区别L1正则&L2正则弹性网络回归贝叶斯
岭回归
Huber回归
WGS.
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2021-10-28 18:11
#
机器学习
#
算法应用
#
数据挖掘
机器学习
回归
人工智能
机器学习基础知识点
机器学习基础知识点文章目录机器学习基础知识点监督学习回归线性回归
岭回归
lasso回归分类k最近邻分类朴素贝叶斯分类logistic回归支持向量机其他随机梯度下降线性判别分析决策树无监督学习聚类k均值分层次聚类谱聚类高斯混合模型降维
陆嵩
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2021-10-24 14:14
数学原理
计算数学
数据科学与人工智能
1024程序员节
机器学习
回归
人工智能
支持向量机
线性回归,
岭回归
,LASSO回归与逻辑回归
线性回归线性回归,顾名思义,是使用属性之间的线性组合以预测输出,引入常量项x0=1x_0=1x0=1后,其数学公式如下:y=∑i=0Nwixiy=\sum_{i=0}^Nw_ix_iy=i=0∑Nwixi一般来说,我们使用均方误差作为其损失函数,其数学公式如下:L=∑k=1(w⃗xk−yk)2L=\sum_{k=1}(\vecwx_k-y_k)^2L=k=1∑(wxk−yk)2为什么要采用均方误差
一只小菜狗:D
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2021-10-12 10:14
基础数学
机器学习
机器学习
保研面试--机器学习
训练好的模型在测试集和训练集上表现的都非常不好——欠拟合欠拟合原因:模型学习到的样本特征太少解决:增加样本的特征数量(多项式回归)过拟合原因:原始特征过多,存在一些嘈杂特征解决:进行特征选择,消除关联性大的特征(很难做)正则化之
岭回归
线性回归也可以回归出一条曲线因
Caramel_biscuit
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2021-08-31 15:40
sklearn
机器学习
python
Python机器学习入门(五)之Python算法审查
逻辑回归1.1.2线性判别分析1.2非线性算法审查1.2.1K近邻算法1.2.2贝叶斯分类器1.2.3分类与回归树1.2.4支持向量机2.审查回归算法2.1线性算法审查2.1.1线性回归算法2.1.2
岭回归
算法
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2021-08-27 17:20
R语言高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、
岭回归
、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据
使用glmnet()进行
岭回归
、lasso和弹性网elasticnet对这些预测模型进行评估1.1数据集在本文中,我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。
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2021-08-12 15:00
R语言实现
岭回归
的示例代码
岭参数的一般选择原则选择k(或lambda)值,使得:各回归系数的岭估计基本稳定用最小二乘估计时符号不合理的回归系数,其
岭回归
的符号变得合理回归系数没有不合乎实际意义的绝对值残差平方和增大的不多用R语言进行
岭回归
这里使用
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2021-08-11 11:30
机器学习-10 线性回归及其相关算法
返回主页本节讨论四个内容:1、线性回归2、多重共线性问题3、
岭回归
4、局部加权线性回归线性回归(LinearRegression)是机器学习中解决回归问题的基本算法,往往作为回归任务的基线模型使用,“线性
Eric_i33
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2021-06-27 16:11
R语言中的
岭回归
、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9913概述和定义在本课程中,我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法,除了通常的普通最小二乘法。这些替代方法有时可以提供更好的预测准确性和模型可解释性。预测精度:线性,普通最小二乘估计将具有低偏差。OLS也表现良好,n>>p。但是,如果n不比p大很多,则拟合可能会有很多可变性,从而导致拟合过度和/或预测不佳。如果p>n,则不再有唯一的最小二乘估计,并
tecdat拓端
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2021-06-22 16:28
Python Numpy中的范数
对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(
岭回归
)。其作用是:L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和
数据人阿多
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2021-06-20 22:05
岭回归
及其Scikit-learn实现
而
岭回归
在最小二乘法的基础上通过对回归系数施加‘惩罚’来解决这些问题,具体来说,就是在偏差平方和函数中加上了一个l2正则项,通过正则项来调节参数,删除那些相关的项。
殉道者之花火
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2021-06-12 19:45
2020-04-01 二手车交易价格预测 task3 建模与调参总结
总结二:L1范数和L2范数均可以降低过拟合风险;L1正则化值是模型中各个参数绝对值之和;L2正则化表示各个参数平方和的开方值;引入L2范数防止过拟合,被称为
岭回归
,将L2范数换成L1范数后,称为LASSO
陶龙_c687
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2021-06-12 09:30
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
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2021-06-08 11:33
岭回归
岭回归
岭回归
和lasso解决回归中重大疑难问题:排除多重共线性,进行变量的选择最小二乘估计在给定经典线性回归的假设下,最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量(Gauss-Markov定理)线性回归模型可以写成
判笔
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2021-06-06 15:15
机器学习 day4 决策树应用,验证,调参;多种回归比较
利用分类器分类:2.随机森林测试不同深度该随机森林分类器的表现:交叉验证法利用网格搜索调参(比较耗时间,大概10分钟左右):3.多种回归比较(boston数据集)待改进数据标准化,归一化回归树随机森林回归
岭回归
多项式回归
大地之灯
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2021-06-04 09:19
python培训内容及作业
决策树
python
机器学习
干货 :万字长文,演绎八种线性回归算法最强总结!
简单线性回归
岭回归
Lasso回归弹性网络回归贝叶斯
岭回归
最小回归角回归偏最小二乘法回归分位数回归回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。
数据分析v
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2021-05-31 08:46
python
机器学习
数据分析
深度学习
人工智能
机器学习40讲 学习笔记13 线性降维
13线性降维:主成分的使用在前一篇文章中,老师以
岭回归
和LASSO为例介绍了线性回归的正则化处理。这两种方法都属于收缩方法(shrinkagemethod),它们能够使线性回归的系数连续变化。
bohu83
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2021-05-15 20:31
NLP
机器学习
PySpark线性回归与广义线性模型
PySpark线性回归与广义线性模型1.线性回归2.
岭回归
(RidgeRegression)与LASSO回归(LASSORegression)3.广义线性模型(GLM)本文为销量预测第7篇:线性回归与广义线性模型第
fitzgerald0
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2021-05-06 12:01
机器学习
PySpark销量预测实战
机器学习
人工智能
spark
数据挖掘
实验二:基于ModelArts的图像恢复实验
模块是一个常用于图像展示的模块;Numpy数据库用于相关的数值计算;cv2,即opencv库,计算机视觉库,常用于图像的处理;从sklearn.linear_model模块下导入线性回归(LinearRegression),
岭回归
Aurora加油
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2021-05-06 10:47
笔记
python
黑马程序员---三天快速入门Python机器学习(第三天)
线性回归API4.1.4波士顿房价预测4.1.5梯度下降的扩展:GD、SGD、SAG4.1.6总结4.2欠拟合与过拟合4.2.1什么是过拟合与欠拟合4.2.2原因以及解决方法4.3线性回归的改进---
岭回归
zdb呀
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2021-04-22 11:43
python
机器学习
python
算法
聚类
逻辑回归
机器学习
sklearn学习|线性模型
linear_model.LinearRegression()reg.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])print(reg)c=reg.coef_print(c)结果:1.2
岭回归
与分类
码丽莲梦露
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2021-04-18 11:28
机器学习
三天爆肝快速入门机器学习:线性回归、逻辑回归、
岭回归
【第三天】
三天爆肝快速入门机器学习【第三天】线性回归过拟合和欠拟合
岭回归
逻辑回归前言:这个系列终于写完了,只写了三篇,但是基础知识基本都写了,但是阅读量都不高,可能也是自己初次写这种系列的没什么经验,排版内容都有很大改进的空间
柏汌不是百川
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2021-04-17 16:23
三天爆肝机器学习
机器学习
人工智能
python
经验分享
程序人生
我国能源消耗的影响模型分析—基于多元线性回归与
岭回归
模型
我国能源消耗的影响模型分析—基于多元线性回归与
岭回归
模型⭕AdamCY888文章目录我国能源消耗的影响模型分析—基于多元线性回归与
岭回归
模型一、引言二、回归模型简介(一)多元线性回归模型原理(二)建模步骤三
AdamCY888
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2021-04-09 23:32
Python_数据挖掘与分析
数据分析
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和
岭回归
应用分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21602正则化(regularization)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。”例子加载数据这里加载了一个高斯(连续Y)
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2021-03-26 14:44
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和
岭回归
应用分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21602正则化(regularization)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。”例子加载数据这里加载了一个高斯(连续Y)
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2021-03-25 16:06
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和
岭回归
应用分析
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21602正则化(regularization)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。该算法速度快,可以利用输入矩阵x中的稀疏性,拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。”例子加载数据这里加载了一个高斯(连续Y)
拓端研究室
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2021-03-25 14:20
回归
数理统计
R语言
R语言
自适应LASSO
多项式回归
逻辑回归
岭回归
R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,
岭回归
)高维变量选择的分类模型案例
方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO、
岭回归
。方法我们之前已经看到,用于估
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2021-03-18 01:10
R语言惩罚logistic逻辑回归(LASSO,
岭回归
)高维变量选择的分类模型案例
方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO、
岭回归
。方法我们之前已经看到,用于估
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2021-03-17 20:28
python logistic回归
岭回归
--要求自变量之间具有多重共线性,是一种改进最小二乘法的方法。主
柳叶刀与小鼠标
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2021-03-10 15:11
数据分析中的常用数学模型实战教程笔记(上)
文章目录一元线性回归一元线性回归代码多元线性回归模型多元线性回归代码自定义哑变量模型检验之F检验模型检验之T检验线性回归模型的短板
岭回归
模型交叉验证Lasso回归Logistich回归模型模型评估---
布是刺猬
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2021-03-07 18:39
python
机器学习
常用的三种线性模型算法--线性回归模型、
岭回归
模型、套索回归模型
常用的三种线性模型算法–线性回归模型、
岭回归
模型、套索回归模型线性模型基本概念线性模型的一般预测模型是下面这个样子的,一般有多个变量,也可以称为多个特征x1、x2、x3…最简单的线性模型就是一条直线直线的方程式
翼达口香糖
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2021-02-06 12:57
笔记
python
机器学习
深度学习
逻辑回归
人工智能
十二、机器学习算法整合(knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归、
岭回归
、逻辑回归、聚类、支持向量机)
一、需要导入的库:'''作者:小宇最后完成日期:2021.2.28包含内容:knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归、
岭回归
、逻辑回归、聚类、支持向量机'''fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer
小宇课堂
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2021-02-02 17:07
机器学习
决策树
聚类
机器学习
学习笔记——线性回归预测模型及其拓展(二)【从零开始学python数据分析与挖掘】
线性回归预测模型及其拓展第一天线性回归预测模型及其拓展文章目录线性回归预测模型及其拓展前言一、
岭回归
模型1.求解1.1参数求解1.2系数求解的几何意义2.
岭回归
的应用2.1可视化方法确定λ值2.2交叉验证法确定
待磨的钝刨
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2021-01-31 17:15
【4】
岭回归
、Lasso回归
岭回归
使用L2正则化对系数w进行约束,以限制模型复杂度(防止过拟合),importnumpyasnpimportpandasaspdimportmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX
木星流火
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2021-01-28 16:54
Python机器学习
—
学习笔记
机器学习
python
线性回归、
岭回归
、lasso回归与逻辑回归LR
线性回归与逻辑回归LR线性回归应用场合求解最小二乘法梯度下降法加入正则化
岭回归
Ridgeregressionlasso回归lassoregression从贝叶斯角度理解这俩回归逻辑回归LR交叉熵损失(极大似然损失
我想静静,
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2021-01-25 20:05
机器学习
机器学习
机器学习——Linear Regression(线性回归)
LinearRegression目录LinearRegression模型推导求解正则化(
岭回归
)总结问题参考资料模型推导求解最小二乘优化极大似然估计评价函数优化求解假设:最小二乘优化中隐含了一个高斯噪声
Creepy_Rabbit
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2021-01-25 17:10
机器学习
机器学习
算法
python 多重线性回归_线性回归中的多重共线性与
岭回归
上篇文章《简单而强大的线性回归详解》(点击跳转)详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容,其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时,对损失函数求导得到参数向量的方程式上式中有解,即能够得到最后一步的前提条件是存在逆矩阵,而逆矩阵存在的充分必要条件是特征矩阵不存在多重共线性。本文将详细介绍线性回归中多重共线性问题,以及一种线性回归的缩减(shrinkage)方法----
邵云卿
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2021-01-06 03:35
python
多重线性回归
机器学习小白入门1——线性回归
算法背景:解决回归问题的经典模型,可拓展为
岭回归
、lasso回归,广义线性模型。
dancingmind
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2020-11-29 22:35
机器学习入门笔记
机器学习
python
统计学
r ridge回归_机器学习 | LASSO回归姊妹篇:R语言实现
岭回归
分析
作为正则化方法的一种,除了LASSO,还有另外一种模型值得我们学习和关注,那就是
岭回归
(ridgeregression)。今天,我们将简要介绍什么是
岭回归
,它能做什么和不能做什么。
weixin_39756445
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2020-11-21 23:09
r
ridge回归
python机器学习之手写K-means算法
上一期的机器学习算法更新到
岭回归
,然后看完了非监督的聚类算法就进入到深度学习了,机器学习剩下几章没更新,这几天上课时候老师讲到Kmeans算法,于是我就觉得手写一下Kmeans算法,加深对聚类算法的理解
柳小葱
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2020-11-21 17:56
python数据分析
数据分析
笔记
算法
聚类
python
机器学习
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