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岭回归
机器学习十大经典算法之
岭回归
和LASSO回归
机器学习十大经典算法之
岭回归
和LASSO回归(学习笔记整理:https://blog.csdn.net/weixin_43374551/article/details/83688913
stay_foolish12
·
2020-10-09 13:28
自然语言处理
机器学习
回归
岭回归
lasso回归
python机器学习之(sklearn)
岭回归
1.
岭回归
今天看了会L2正则化,大致的意思就是在惩戒函数中加入高次项的惩戒项,用来减小线性回归中高次项的系数,避免过拟合的状态。这样就产生了一种具有正则化的线性回归模型------
岭回归
。
柳小葱
·
2020-10-06 23:09
机器学习
python
机器学习入门(四)——多项式回归与模型泛化
scikit-learn中的多项式回归于pipeline三.过拟合与欠拟合Overfitting-and-Underfitting四.模型的泛化能力五.学习曲线六.验证数据集与交叉验证七.偏差方差平衡八.模型泛化与
岭回归
程研板
·
2020-09-30 16:30
机器学习
机器学习
回归模型汇总、评估和总结
回归类任务的基本解决方法 ●针对任务数据集的特征工程 ●回归模型的使用和调参 ●基础模型与树模型的实验对比分析本篇包含的回归模型有 LinearRegression:线性回归模型、 Ridge:
岭回归
模型
阿芒Aris
·
2020-09-24 10:29
总结向
数据挖掘
回归模型
树模型
机器学习
大数据
机器学习基础算法2 - 机器学习算法概述及分类算法
机器学习算法分类监督学习:输入数据有特征也有标签值分类:k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络回归:线性回归、
岭回归
标注:隐马尔可夫模型无监督学习:输入数据有特征但无标签值聚类:
ChoesTiger wa
·
2020-09-17 11:57
机器学习基础算法
机器学习
机器学习系列——内核
岭回归
Kernelridgeregression(KRR)(内核
岭回归
)[M2012]_由使用内核方法的:ref:ridge_regression(
岭回归
)(使用l2正则化的最小二乘法)所组成。
数据科学家修炼之道
·
2020-09-16 21:18
机器学习
监督学习之三——核
岭回归
(Kernel ridge regression,krr)
1KRRKRR结合了
岭回归
和核函数的技术,与支持向量机类似。唯一的不同在于,KRR使用平方误差损失,而支持向量回归使用-不敏感损失。
李豪呀
·
2020-09-16 21:36
#
监督学习
KRR
监督学习
基于sklearn的
岭回归
实现及效果分析
岭回归
也是一种用于回归的线性模型,预测公式与最小二乘法相同,但在
岭回归
中,对系数w的选择不仅要在训练数据上得到好的预测结果,而且还要拟合附加约束。我们还希望系数尽量小。
知道不_zkl
·
2020-09-16 21:58
机器学习
python编程
【Scikit-Learn 中文文档】内核
岭回归
- 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/0.19.0/tutorial/basic/tutorial.html官方文档:http://scikit-learn.org/0.19/GitHub:https://github.co
那伊抹微笑
·
2020-09-16 21:46
Scikit-Learn
中文文档
Sklearn
中文文档
Scikit-Learn
中文文档
Sklearn
中文文档
内核岭回归
【用户指南|监督学习】1.3-内核
岭回归
文章目录内核
岭回归
(Kernelridgeregression-KRR)由使用内核方法的
岭回归
(使用l2正则化的最小二乘法)所组成。
LuCh1Monster
·
2020-09-16 20:00
Scikit-Learn
内核
岭回归
内核
岭回归
(Kernelridgeregression-KRR)[1]由使用内核方法的
岭回归
(使用l2正则化的最小二乘法)所组成。因此,它所拟合到的在空间中不同的线性函数是由不同的内核和数据所导致的。
博斌
·
2020-09-16 20:21
内核
机器学习
深度学习
python
人工智能
日程计划
2014.3.19师兄讲坛任务分配:(Deadline:2014-3-22,周六)1.调查问卷(肖)2.胸章图案(李)3.林老师(夏)4.邮件(许)下周解决问题:1.
岭回归
、Regularized原因(
thursdaynights
·
2020-09-16 19:52
岭回归
交叉验证确定最佳惩罚因子
#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLasso,Ridgefromsklearn.mod
ALWAYS_FANG
·
2020-09-16 18:04
机器学习
皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)
皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient)
岭回归
LASSO回归皮尔逊相关系数(PearsonCorrelationCoefficient)¶皮尔逊相关系数
AllenGates
·
2020-09-16 15:30
学习总结
回归分析
1、回归分析分类包括线性回归、非线性回归、逻辑回归(0和1)、
岭回归
、主成分分析,最后两个参与建模的自变量之间具有多重共线性,但是
岭回归
的X非常多2、一元线性回归建模比如:淘宝某商品的总销量和收藏数的一元线性回归第一步
weixin_43630413
·
2020-09-16 04:17
数据分析
python 机器学习小结
python机器学习小结回归:线性回归,
岭回归
,多项式回归,决策树,正向激励、随机森林、SVM评估方式与方式:R2得分、平均绝对值误差评估指标:R2得分、平均绝对值误差模型选择:循环遍历分类:逻辑回归、
廷益--飞鸟
·
2020-09-16 00:15
python
岭回归
,Lasso回归
范数规则化有两个作用:1)保证模型尽可能的简单,避免过拟合。2)约束模型特性,加入一些先验知识,例如稀疏、低秩等。先讨论几个问题:1)实现参数的稀疏有什么好处吗?一个好处是可以简化模型,避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多,如果考虑所有的参数起作用,那么可以对训练数据可以预测的很好,但是对测试数据就只能呵呵了。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。2)参数值越小代表模
浪里个郎aa
·
2020-09-15 20:24
数据挖掘笔记
L1正则化和L2正则化
L2正则也经常被称作“权重衰减”(weightdecay)和“
岭回归
”。设带L2正则化的损失函数:假设损失函数在二维上求解,则可以画出图像彩色实线是的等值线,黑色实线是L
weixin_34357962
·
2020-09-15 20:16
L1和L2正则化
这种形式我们最常见的就是线性回归模型中的
岭回归
模型,就是用过的L2正则化。我们将上式转化一种形式:
会飞的犬良
·
2020-09-15 20:22
机器学习
机器学习
L1和L2正则化
机器学习(1)------ 线性回归、加权线性回归及
岭回归
的原理和公式推导
线性回归、加权线性回归及
岭回归
的原理和公式推导目录:-前言-线性回归-加权线性回归-
岭回归
-总结前言机器学习相关的博文相信已经很多了,作为机器学习的一枚菜鸟,写这篇博文不在于标新立异,而在于分享学习,同时也是对自己研究生生涯的总结和归纳
stu_csdn
·
2020-09-14 23:55
Machine
Learning
Python--Sklearn库函数文档API
GeneralizedLinearModels(广义线性模型)LinearandQuadraticDiscriminantAnalysis(线性和二次判别分析)Kernelridgeregression(内核
岭回归
ZS_520
·
2020-09-14 22:04
【天池新人赛-工业蒸汽量预测】7.核
岭回归
KernelRidge
有了
岭回归
,为什么还要引入使用核函数的
岭回归
呢?原因在于,
岭回归
只适用于线性数据。但是数据可能是非线性的,单纯地假设真实数据服从线性关系,并用线性模型来回归真实的非线性数据,效果想必不会好。
不停下脚步的乌龟
·
2020-09-14 21:14
数据分析竞赛总结
算法原理
数据分析
sklearn库中的机器学习函数
函数名称均为sklearn库中的函数1.线性回归算法:LinearRegression:其中常用的有:Ridge:
岭回归
算法,MultiTaskLasso:多任务LASSO回归算法,ElasticNet
探索空间
·
2020-09-14 20:13
Python
机器学习
岭回归
、Lasso回归与logistic回归
Lasso模型的求解方法:坐标下降法目标函数形式:minβ12N∑i=1N(yi−βzi)2+λ∣β∣(λ>0)\min\limits_{\beta}{\frac{1}{2N}\sum\limits_{i=1}^{N}(y_i-\betaz_i)^2+\lambda|\beta|}\quad(\lambda>0)βmin2N1i=1∑N(yi−βzi)2+λ∣β∣(λ>0)当λ>0\lambda
Cloris666
·
2020-09-14 20:07
机器学习
SVM支持向量机系列理论(九) 核
岭回归
1.
岭回归
问题
岭回归
就是使用了L2正则化的线性回归模型。当碰到数据有多重共线性时(自变良量存在高相关性),我们就会用到
岭回归
。
promisejia
·
2020-09-14 19:18
SVM支持向量机系列理论
核
岭回归
Kernel Ridge Regression
转自:http://www.bubuko.com/infodetail-781832.htmlKernelRidgeRegression上次介绍的表示定理告诉我们,如果我们要处理的是有L2的正则项的线性模型,其最优解是数据zn的线性组合。我们可以将这样的线性模型变成Kernel的形式。既然我们知道这样带有L2-Regularizer的线性回归模型的最佳解的形式,那么我们就可以将这个最佳解代入进原始
瑟瑟发抖的菜鸡望
·
2020-09-14 17:51
机器学习
博客
贝叶斯
岭回归
理论
转自:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8558244.引入贝叶斯线性回归的引入主要是在最大似然估计中很难决定模型的复杂程度,ridge回归加入的惩罚参数其实也是解决这个问题的,同时可以采用的方法还有对数据进行正规化处理,另一个可以解决此问题的方法就是采用贝叶斯方法。2.参数分布设参数为w,则参数的先验概率就是p(w),设数据噪声的精度
瑟瑟发抖的菜鸡望
·
2020-09-14 17:19
机器学习
博客
特征选择-
岭回归
和Lasso
207092特征缩减是通过损失函数加入惩罚项,使得训练求解参数过程会考虑到系数的大小,通过设置缩减系数,会使得影响较小的特征的系数衰减到0,只保留重要的特征,嵌入式特征选择方法有LASSO(L1正则化)和
岭回归
368chen
·
2020-09-14 17:34
机器学习
Python监督学习_五种常见回归(线性模型)+ 朴素贝叶斯分类器_线性回归、
岭回归
、lasso、用于分类的线性模型、用于多分类的线性模型
接下来是五种回归(线性模型)用于回归的线性模型(可以理解为直线方程或者加权求和)单一预测为一条直线,两个特征为一个平面,以此类推。线性模型对多个特征的数据集而言非常强大!X,y=mglearn.datasets.make_forge()mglearn.plots.plot_linear_regression_wave()1.线性回归(普通最小二乘法)两个参数w(权重/系数NumPy数组)incoe
泽野
·
2020-09-14 15:58
python
数据分析笔记-
岭回归
与Lasso回归
岭回归
:1、定义及原理
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
加油啊DuXY
·
2020-09-13 17:24
数据分析与挖掘
应用回归分析
章节目录回归分析概述一元线性回归多元线性回归(从第二章到第三章很多结论可以平推)违背基本假定的情况(上面说的第三个问题)自变量选择和逐步回归(模型选择)多重共线性的情形及其处理
岭回归
非线性回归(不是重点
VV~
·
2020-09-13 17:15
多重共线性问题 --
岭回归
方法
第二部分,使用
岭回归
解决第一部分中的多重共线性问题。
LiuBang_
·
2020-09-13 14:16
回归分析
机器学习
python
算法
大数据
应用回归分析 何晓群,刘文卿编著 第五版 中国人民大学出版社
自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法,在这一章增加了BOX-COX变换;第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法;第6章就多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题给予讨论;第7章
岭回归
估
QQ 1003601158
·
2020-09-13 14:50
计算机
数学
python学习之利用sklearn库自带的函数实现典型回归的回归算法(线性回归,lasso回归,
岭回归
)
本次,利用python的sklearn库自带的函数(线性回归,lasso回归,
岭回归
,弹性网络算法)对给定数据集进行预测分析。
无落
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2020-09-13 10:49
wuluo
python3
变量的选择——Lasso&Ridge&ElasticNet
使用收缩的方法的效果提升是相当好的,
岭回归
(ridgeregression,后续以ridge代称),lasso和弹性网络(elasticnet)是常用的变量选择的一般化版本。
weixin_30298497
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2020-09-13 06:22
变量选择--Lasso
假设数据是(Yi;Xi1,…,Xip),i=1,2,…,n.高维数据(大p)分析方法:1.降维:
岭回归
(Ridgeregression);Lasso;Dantzigselector2.特征提取:主成分分析
susan-wang
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2020-09-13 04:19
机器学习
统计
机器学习实战刻意练习 —— Task 02. 逻辑回归
分类问题:K-邻近算法 分类问题:决策树第2周任务 分类问题:朴素贝叶斯 分类问题:逻辑回归第3周任务 分类问题:支持向量机第4周任务 分类问题:AdaBoost第5周任务 回归问题:线性回归、
岭回归
iiVax
·
2020-09-12 21:02
Python
机器学习
机器学习实战刻意练习 —— Task 01. K-邻近算法
分类问题:K-邻近算法 分类问题:决策树第2周任务 分类问题:朴素贝叶斯 分类问题:逻辑回归第3周任务 分类问题:支持向量机第4周任务 分类问题:AdaBoost第5周任务 回归问题:线性回归、
岭回归
iiVax
·
2020-09-12 21:02
Python
机器学习
刻意练习:机器学习实战 -- Task01. K邻近算法
我们准备利用8周时间,夯实机器学习常用算法,完成以下任务:分类问题:K邻近算法分类问题:决策树分类问题:朴素贝叶斯分类问题:逻辑回归分类问题:支持向量机分类问题:AdaBoost回归问题:线性回归、
岭回归
老马的程序人生
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2020-09-12 18:40
Python学习
机器学习
机器学习_线性回归模型
1.线性回归1.1模型1.1.1目标函数(损失函数、正则)a.无正则:最小二乘线性回归(OLS)b.L2正则:
岭回归
(RidgeRegression)c.L1正则:Lasso1.1.2概率解释最小二乘线性回归等价于极大似然估计
qq_389825161
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2020-09-12 03:19
scikit-learn : LASSO
LASSO正则化LASSO(leastabsoluteshrinkageandselectionoperator,最小绝对值收缩和选择算子)方法与
岭回归
和LARS(leastangleregression
搬砖小工053
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2020-09-12 02:08
回归分析
机器学习---背后数学原理--总结
文章目录2020-06学习报告线性回归LASSO回归Ridge
岭回归
感知机算法PLApocket算法线性判别分析逻辑回归高斯判别分析PCAhard-marginSVMsoft-marginSVM2020
丁磊_Ml
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2020-09-12 00:20
人工智能
机器学习
机器学习教程,Python3天快速入门机器学习!
该课程是机器学习的入门课程,主要介绍一些经典的传统机器学习算法,如分类算法:KNN算法,朴素贝叶斯算法,逻辑回归,决策树算法以及随机森林;回归算法:线性回归,
岭回归
;聚类算法:KMeans算法,结合Python
weixin_34296641
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2020-09-10 10:52
2020-09-03--多项式回归02
验证数据集(Validation)与交叉验证(CrossValidation)模型正则化-Regularization
岭回归
RidgeRegressionLASSO回归总结Ridge和Lasso6.验证数据集
program_white
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2020-09-04 12:23
Ridge回归
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,自变量之间线性相关-correlation很高,实质上是一种改良的最小二乘估计法
zd_njupt
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2020-08-25 09:16
机器学习
岭回归
(ridge regression)
收缩方法更加连续,并且不会因为变量多而过多的降低性能
岭回归
(RidgeRegression)
岭回归
通过对系数向量的长度平方添加处罚来收缩系数。算法极小化如下表达式:β^rid
godspeedkaka
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2020-08-25 09:29
机器学习
笔记︱范数正则化L0、L1、L2-
岭回归
&Lasso回归(稀疏与特征工程)
机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数博客的学习笔记,对一些要点进行摘录。规则化也有其他名称,比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项;还有现在比较多的正则化。————————————————————————————————————————————一、正则化背景监督机器学习问题无非就是“minimizeyourerrorwhileregularizingyourparameters”,也就
悟乙己
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2020-08-25 09:15
机器学习︱R+python
Ridge回归、Lasso回归、坐标下降法、最小角回归
Ridge回归 可以看成是对最小二乘法的一种补充,
岭回归
通过对系数的大小施加惩罚来解决普通最小二乘法的一些问题。
sflotus
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2020-08-25 09:57
机器学习
【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法14:Ridge
岭回归
Python机器学习算法实现Author:louwill上一节我们讲到预防过拟合方法的Lasso回归模型,也就是基于L1正则化的线性回归。本讲我们继续来看基于L2正则化的线性回归模型。L2正则化相较于L0和L1,其实L2才是正则化中的天选之子。在各种防止过拟合和正则化处理过程中,L2正则化可谓第一候选。L2范数是指矩阵中各元素的平方和后的求根结果。采用L2范数进行正则化的原理在于最小化参数矩阵的每
风度78
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2020-08-25 09:46
【机器学习】LASSO、Ridge回归算法
一、LASSO严格来说五个字母都要大写,Lasso其实是错误的因为全称:leastabsoluteskrinkageandselectionoperator二、Ridge
岭回归
挺烦先森
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2020-08-25 09:51
模型算法
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