岭回归

常见的七种回归技术

4.线性回归5.逻辑回归6.多项式回归7.逐步回归8.岭回归9.Lasso回归10.ElasticNet回归什么是回归分析？回归
铭霏·2020-08-25 04:22

关于DCF（判别相关滤波器）的闭式解详细推导

wtpww.robots.ox.ac.uk/~joao/circulant/参考博文：https://blog.csdn.net/discoverer100/article/details/538355071.从岭回归开始推导
沈子恒·2020-08-24 02:51

【NLP】新闻文本分类----基于机器学习的文本分类

【NLP】新闻文本分类----基于机器学习的文本分类机器学习模型文本表示方法one-hotBagofWordsN-gramTF-IDF基于机器学习的文本分类词袋法+岭回归分类器`TF-IDF+岭回归分类器不同参数下的
阿门阿前葡萄树·2020-08-24 00:19

[ESL] 03_回归的线性方法

目录线性回归模型线性回归问题的方法子集的选择最优集选择向前和向后逐步选择向前逐渐(Forward-Stagewise)回归收缩方法岭回归Lasso最小角回归(LAR)其他方法(输入相关性强的情形)主成分回归偏最小二乘线性回归模型线性回归模型有如下形式
LibraVan·2020-08-22 23:14

天池二手车价格预测-EDA-数据探索性分析

枚举特征分类统计3、数字特征可视化4、特征扩充5、数字特征异常值检测6、正态分布检测7、对数转化图形对比8、对数正态转化9、数字特征异常值检测(正态变换后)10、特征选择(根据数据分布)11、特征选择(l岭回归
一只勤奋爱思考的猪·2020-08-22 13:48

机器学习——线性回归

机器学习——线性回归线性回归线性回归定义最小二乘法之正规方程最小二乘法之梯度下降法回归性能评估欠拟合与过拟合L2正则、L1正则与稀疏性岭回归模型拟合参数波士顿房价案例数据分析线性回归线性回归定义线性模型
yujie12345678·2020-08-22 09:55

计量经济学之回归分析学习笔记（均值回归、分位数回归、岭回归、Lasso回归、ENet回归）——基于R（一）

【笔记前言】最近在进行计量经济学的课程学习，本文对部分回归方法进行了整理，恳请大家对其中出现的错误进行指正，不胜感激。此外，由于种种原因，在均值回归时，我们将涉及到模型建立后的后续检验，而在其他回归中，将着重于突出其参数估计的基本思路与过程，以及其各自之间的对比。同时，本系列学习笔记将使用R软件进行实践操作。从参数估计的角度，各种方法都是目标函数的最优化问题，只是因为具体情况不同，使得各自约束条件
Amos Ding·2020-08-22 04:36

正则化

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）。下图是Pyth
pennyyangpei·2020-08-22 02:19

LK光流算法公式详解

由于工程需要用到Lucas-Kanade光流，在此进行一下简单整理（后续还会陆续整理关于KCF，PCA，SVM，最小二乘、岭回归、核函数、dpm等等）：光流，简单说也就是画面移动过程中，图像上每个像素的
weixin_30384031·2020-08-21 17:33

【小白学优化】最小二乘法与岭回归&Lasso回归

文章目录：[TOC]1抛砖引玉如果你刚某运动完虚的很，这时候你的女朋友说：你这个有多长？然后你拿过来尺子想量一量。因为很虚，所以眼睛有点花，测量了五次有五个结果：18.1cm，17.9cm，18.2cm，17.8cm，18.0cm你这时候你要怎么回答女朋友？告诉她五个数值？根据经验，你决定计算一下平均数来回复：$$\bar{x}=\frac{18.1+17.9+182.+17.8+18.0}{5}
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:28

【小白学优化】最小二乘法与岭回归&Lasso回归

文章目录：[TOC]1抛砖引玉如果你刚某运动完虚的很，这时候你的女朋友说：你这个有多长？然后你拿过来尺子想量一量。因为很虚，所以眼睛有点花，测量了五次有五个结果：18.1cm，17.9cm，18.2cm，17.8cm，18.0cm你这时候你要怎么回答女朋友？告诉她五个数值？根据经验，你决定计算一下平均数来回复：$$\bar{x}=\frac{18.1+17.9+182.+17.8+18.0}{5}
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:28

杂谈 | 正态分布为什么如此常见

----加布里埃尔·李普曼本文主要是为了之后讲解最小二乘法、岭回归等优化方法做个铺垫。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:55

杂谈 | 正态分布为什么如此常见

----加布里埃尔·李普曼本文主要是为了之后讲解最小二乘法、岭回归等优化方法做个铺垫。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:55

自然语言处理实践（新闻文本分类）-Task3 简单词向量+机器学习算法

构建词向量并将处理好的数据保存2.1准备工作2.2词袋向量2.3TFIDF向量3.将不同的词向量应用到不同的机器学习分类算法上3.1逻辑回归3.1.1词袋+逻辑回归3.1.2TFIDF+逻辑回归3.2岭回归分类
Zee_Chao·2020-08-20 15:16

11 ML ridge regression

ridgeregression(岭回归)数据缩减(shrinkage)的一种方法。
peimin·2020-08-20 05:52

实验室暑假学习第四周任务总结——机器学习模型初体验

这里我选择了k-NN、岭回归、线性回归、决策树、随机森林五种模型。k-NN  代码如下：#!/usr/bin/en
CCH21·2020-08-19 19:57

文献阅读+L1正则和L2正则+softmaxL1正则

，一般英文称作ℓ1-norm和ℓ2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2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
萌萌的生活·2020-08-19 04:30

从线性到非线性模型-对数线性模型

从线性到非线性模型1、线性回归，岭回归，Lasso回归，局部加权线性回归2、logistic回归，softmax回归，最大熵模型3、广义线性模型4、Fisher线性判别和线性感知机5、三层神经网络6、支持向量机
myazi·2020-08-19 04:08

Gaussian Process Regression

（相对距离）实质上高斯回归就是利用了高斯条件分布导出了分布而已，至于其均值表达形式（有噪声）与最小二乘回归（岭回归）类似是利用了条件分布是投影的意义，是直觉的。
斯温jack·2020-08-18 16:33

sklearn Gaussian Processes（高斯过程）

高斯过程回归（GPR）GPR示例具有噪声级估计的GPR和内核岭回归的比较高斯过程分类（GPC）GPC示例GPC的概率预测GPC在XOR数据集上的图示虹膜数据集上的高斯过程分类（GPC）高斯过程的内核高斯过程内核
米勒111·2020-08-18 15:31

零基础入门数据挖掘-建模调参

预测值与实际值差异明显变小了（左图为log变换前，右图为log变换后）五折交叉验证升级版五折交叉验证（考虑时间顺序关系构造训练集和验证集）学习率曲线和验证曲线针对线性回归模型，使用嵌入式特征选择优化L1正则化，则为岭回归
数据狂响曲·2020-08-18 12:52

机器学习--方差（Variance）与偏差（Bias）的平衡及正则化岭回归

首先理解一下什么是方差和偏差：类比到打靶，低方差就是每次打靶的点都比较集中在某部分，低偏差就是每次打靶都离目标较远。方差就是描述的离散程度，偏差描述的命中程度。模型的误差：偏差+方差+不可避免的误差（数据本身的噪音）偏差+方差和算法模型关系密切。导致偏差：如非线性数据使用线性回归，即欠拟合。导致方差：数据的扰动对模型影响很大，即模型学习过多的噪音数据。kNN天生高方差，非参数学习通常都是高方差的算
卷曲的葡萄藤·2020-08-18 12:50

机器学习中的一些简单数学原理

机器学习中的一些简单数学原理线性回归标准方程梯度下降批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降多项式回归学习曲线方差/偏差权衡正则线性模型岭回归套索回归（Lasso）弹性网络早起停止法逻辑回归概率估算训练成本函数决策边界
pnd237·2020-08-18 10:51

机器学习——LASSO算法

LASSO算法的简单介绍LASSO算法和岭回归算法在应用目的上其实都是相似的，这两种算法的本质就是两种不同的正则化方法。下面来看看这两种方法的对比：岭回归是L1正则化，LASSO是L2正则化。
iownlucky·2020-08-17 12:53

回归算法（正规方程线性回归，梯度下降线性回归，岭回归）

回归算法线性回归线性回归的定义线性回归误差的度量线性回归减小误差的方法方法一：正规方程方法二：梯度下降正规方程和梯度下降的对比回归性能评估过拟合和欠拟合过拟合欠拟合解决方法岭回归岭回归的概念岭回归的代码实现线性回归线性回归的定义线性回归通过一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模与回归分析
smalllllerr·2020-08-17 11:13

基于线性回归的波士顿房价预测

importnumpyimportpandasfrommatplotlibimportpyplotfromsklearn.linear_modelimportRidge#岭回归---线性回归+L2正则化
BeefpasteC·2020-08-17 04:02

python学习笔记——机器学习（岭回归 Ridge、RidgeCV）

Ridge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。岭系数最小化的是带罚项的残差平方和，minw||Xw−y||22+α||w||22minw||Xw−y||22+α||w||22其中，α≥0α≥0是控制系数收缩量的复杂性参数：αα的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。参数alpha：{float，array-like}，shape（n_targets）正则化强度
supermeJAC·2020-08-16 08:24

python实现岭回归

岭回归实现（最小二乘法的带惩罚项版）#代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modeldefmain
青阳不会被占用·2020-08-16 07:02

机器学习之线性回归python实现

一理论基础线性回归岭回归lasso回归局部加权线性回归二python实现代码结果数据一.理论基础1.线性回归损失函数：L(w)=12M∑i=1m(y−xiw)2闭式解：W=(XTX)−1XTY如果XTX
码生·2020-08-16 06:49

预测数值型数据：回归

主要有：线性回归、局部加权线性回归、岭回归和逐步线性回归。
ziding5827·2020-08-15 15:11

最佳子集选择，岭回归，套索的比较

套索（Lasso）Lasso也是一种收缩方法，Lasso估计的定义如下:β^lasso=argminβ∑Ni=1(yi−β0−∑pj=1xijβj)2subjectto∑pj=1|βj|<=t通过对数据标准化去除截距项，也可以将Lasso写成如下形式：β^lasso=argminβ{∑Ni=1(yi−β0−∑pj=1xijβj)2+λ∑pj=1|βj|}罚∑pj=1|βj|使得回归的估计在y上不是
godspeedkaka·2020-08-15 00:18

独家 | 为你介绍7种流行的线性回归收缩与选择方法（附代码）

本文讨论了几种子集和收缩方法：最佳子集回归,岭回归,LASSO,弹性网,最小角度回归,主成分回归和偏最小二乘。本文讨论了七种流行的收缩和选择方法的数学属性和实际的Python应用。
数据派THU·2020-08-15 00:25

最新版学习笔记---Python机器学习基础教程（3）线性模型（回归）---附完整代码

线性模型1.用于回归的线性模型2.线性回归（OLS普通最小二乘法）3.岭回归4.Lasso线性模型是实践中广泛应用的一类模型。线性模型利用输入特征的线性函数进行预测。
非鱼子焉·2020-08-14 00:51

【机器学习】岭回归

1.在之前关于回归的讨论中，我们讨论了标准方程法，这一方法实际有比较大的缺陷，因为在标准方程法中，我们采使用了矩阵的一个很重要或者说很苛刻的性质：矩阵可逆。然而再很多的时候，矩阵是不可逆的。比如数据存在多重共线性的时候，（多重共线值得就是数据的若干个特征存在类似的回归性质，其实通俗一点举个例子就是：比如我们在接一个n元一次方程的时候，我们需要n个方程，但是并且这n个方程必须是互不相关的，比如有一个
MatrixYg·2020-08-13 22:04

机器学习入门KNN近邻算法(一)

包括一元回归和多元回归，线性回归和非线性回归常用方法:线性回归、逻辑回归、岭回归无监督学习主
weixin_30894583·2020-08-13 21:00

机器学习（七）—回归

摘要：本文分别介绍了线性回归、局部加权回归和岭回归，并使用python进行了简单实现。在这之前，已经学习过了Logistic回归，今天继续看回归。
weixin_30318645·2020-08-13 20:43

机器学习-岭回归python实践【2】

此时，我们可以使用岭回归（ridgeregression)阅读本文前，需要各位简单回忆一下线性代数知识，关于矩阵的秩简单来说，岭回归就是在矩阵(X^T)*X的基础上加上λI，这样使得矩阵非奇异，从而能对
请叫我算术嘉·2020-08-13 18:38

机器学习（七）线性回归与岭回归Lasso回归与弹性网络与正则化

机器学习（七）线性回归最小二乘法(LeastSquaresMethod,简记为LSE)是一个比较古老的方法，源于天文学和测地学上的应用需要。在早期数理统计方法的发展中，这两门科学起了很大的作用。丹麦统计学家霍尔把它们称为“数理统计学的母亲”。此后近三百年来，它广泛应用于科学实验与工程技术中。美国统计史学家斯蒂格勒(S.M.Stigler)指出,最小二乘方法是19世纪数理统计学的压倒一切的主题。18
一人白·2020-08-13 18:12

机器学习篇（岭回归）

数据读入数据读入&形成特征矩阵x,y=[],[]withopen('abnormal.txt','r')asf:forlineinf.readlines():data=[float(substr)forsubstrinline.split(',')]#遍历每行的数据添加到ｄａｔａx.append(data[:-1])#特征矩阵y.append(data[-1])#标签x=np.array(x)y=
周末饺子配啤酒·2020-08-13 16:46

ESL3.4 学习笔记（奇异值分解与拉格朗日乘子法下的岭回归，Lasso回归，最小角回归及三者对比分析）

3.4收缩的方法这是一篇有关《统计学习基础》，原书名TheElementsofStatisticalLearning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高，本博客中有关翻译的内容都是出自该学者的网页，个人解读部分才是自己经过查阅资料和其他学者的学习笔记，结合个人理解总结成的原创内容。有关ESL更多的学习笔记的markdown文件，可在作者Gi
Nstar-LDS·2020-08-13 16:54

机器学习（七）岭回归

正则化(Regularization)概念及原因正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现。但是当使用比较复杂的模型比如神经网络，去拟合数据时，很容易出现过拟合现象(训练集表现很好，测试集表现较差)，这会导致模型的泛化能力下降，这时候，我们就需要使用正则化，降低模型的复杂度。正则化代价函数L1正则化：J(θ
weixin_45781143·2020-08-13 11:02

Machine Learning——sklearn系列（一）——回归

文章目录前言一、基础结构1.1简单调参1.2调参利器二、回归（可以理解为拟合）2.1普通线性回归2.2回归评估指标2.3过拟合的问题2.4岭回归2.4.1岭系数对回归系数的影响2.5LASSO回归2.6
wa1tzy·2020-08-11 13:17

机器学习学习笔记（13）----岭回归（Ridge回归）

在《机器学习学习笔记（4）----线性回归的数学解析》，我们通过计算线性模型的损失函数的梯度，得到使得损失函数为最小值的的解析解，被称之为普通最小二乘法：(1)公式(1)能够求得的前提是是满秩矩阵，这样才能计算得到它的逆矩阵。但是在很多情况下，矩阵不可逆。特别是当样本数m很大时，m>>n时，矩阵基本上是不可逆的，因为矩阵中出现大量线性相关的行向量的几率很高。这时，我们直接去算公式(1)是算不出来结
swordmanwk·2020-08-11 13:32

《Python数据分析与挖掘实战》笔记（五）：数据建模

线性、非线性、Logistic、岭回归、主成分回归等决策树自顶向下分类人工神经网络用神经网络表示输入与输出之间的关系贝叶斯网络又称信度网络，是不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一支持向量机将低维非线性可分转化为高维线性可分进行分析主要回归模型分类线性回归因
郭大侠写leetcode·2020-08-11 04:22

Python数据分析与挖掘实战—挖掘建模

自变量因变量线性关系，最小二乘法求解2非线性回归--自变量因变量非线性关系，函数变换为线性关系，或非线性最小二乘方法求解3logistic回归--因变量一般有1和0两种取值，将因变量的取值范围控制再0-1范围内4岭回归
呼噜娃娃·2020-08-11 04:43

sklearn学习笔记

岭回归linear_model.Ridge1.1.2.1。脊的复杂性O(np2)1.
weixin_30646505·2020-08-10 22:47

机器学习实战 -- Task01. 决策树

利用八周时间，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、套索方法、逐步回归等回归问题
answer_9527·2020-08-10 20:37

零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测（Day3建模调参）

五折交叉验证在某些与时间相关的数据集上反而反映了不真实的情况绘制学习率曲线与验证曲线嵌入式特征选择-大部分情况下都是用嵌入式做特征选择#我们看下三种模型的效果对比:线性回归;加入了L1的Lasso回归;加入了L2的岭回归减少数据在内存中占用的空间
fengshiyu1997·2020-08-10 16:07

【小白学优化】最小二乘法与岭回归&Lasso回归

文章目录：[TOC]1抛砖引玉如果你刚某运动完虚的很，这时候你的女朋友说：你这个有多长？然后你拿过来尺子想量一量。因为很虚，所以眼睛有点花，测量了五次有五个结果：18.1cm，17.9cm，18.2cm，17.8cm，18.0cm你这时候你要怎么回答女朋友？告诉她五个数值？根据经验，你决定计算一下平均数来回复：$$\bar{x}=\frac{18.1+17.9+182.+17.8+18.0}{5}
机器学习炼丹术·2020-08-10 15:44

【sklearn-cookbook-zh】第二章 处理线性模型

目录第二章处理线性模型简介2.1线性回归模型GettingreadyHowtodoit...2.2评估线性回归模型GettingreadyHowtodoit...Howitworks...There'smore...2.3用岭回归弥补线性回归的不足
chouchouzzj·2020-08-10 06:45
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