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岭回归
多元线性回归改进Ridge&Lasso
正则化regularization正则项Lasso回归和Ridge
岭回归
L1稀疏L2平滑L1稀疏的应用--特征选择Lasso与Ridge例子L1和L2正则项同时作用--Elas
PD我是你的真爱粉
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2022-11-29 09:12
机器学习
算法
机器学习
python
sklearn
回归
多元线性回归详解
问题分析三、解决问题——找w和b1、向量形式变换2、目标式3、导数为0得出结论4、最终模型结果四、潜藏的问题——可能不是满秩矩阵五、潜藏问题解决方法——正则化1、L1正则化——Lasso回归2、L2正则化——
岭回归
六
tt丫
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2022-11-29 09:12
机器学习
线性回归
算法
回归
机器学习
多元回归、
岭回归
、Lasso回归——python预测房子价格
数据导入包fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,SGDRegressor,Ridge,LogisticRegression,Lassofromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preproc
weixin_961876584
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2022-11-29 09:41
数学建模算法与应用
机器学习
python
回归
机器学习
多元线性回归,
岭回归
,lasso回归(具体代码(包括调用库代码和手写代码实现)+一点点心得)
最近数据挖掘导论老师布置了一项作业,主要就是线性回归的实现,笔者之前听过吴恩达的线性回归的网课,但一直没有进行代码的实现,这次正好相对系统的整理一下,方便各位同学的学习,也希望能够对其进行优化,优化的点最后再说。笔者写这篇博客也为了给实验报告打底稿,各位小伙伴2021年9月30号提交报告的时候别跟我实验报告一样啊,打回的话苦的是自己人,到时候我直接一波举报,哈哈哈。不过,发表这篇文章笔者是真的希望
Rainy maple
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2022-11-29 09:41
多元线性回归
岭回归
lasso回归
机器学习
python
回归分析——从一元线性回归到Lasso回归
目录一、一元线性回归1、梯度下降法2、正规方程法3、梯度下降与正规方程的比较4、代码实现一元线性回归1)梯度下降2)正规方程二、多元线性回归三、多项式回归四、
岭回归
五、Lasso回归六、
岭回归
与Lasso
@Upupup
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2022-11-29 09:33
机器学习实战
机器学习
机器学习13 过拟合解决(lasso,
岭回归
),欠拟合,多元线性回归
文章目录解决线性回归“过拟合”解决欠拟合常用求偏导一元线性回归&多元线性回归线性回归优缺点解决线性回归“过拟合”L1正则(Lasso回归):就相当于,绿色部分是一样的,只是在后面加了一个小尾巴(蓝色部分),这个小尾巴就是起到防止过度拟合的作用。蓝色部分代表的是:模型的权重的绝对值之和(|Ki|),其中λ是一个自己来定的常数(正数),λ越大后面这坨小尾巴的影响效果就越大(公式里面mj就是我这里用的k
dd112474
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2022-11-29 09:02
机器学习
机器学习
回归
线性回归
多元线性回归-Lasso
选取最佳的正则化参数取值1.Lasso与多重共线性Lasso全称最小绝对收缩和选择算子(Leastabsoluteshrinkageandselectionoperator),由于这个名称过于复杂所以简称为Lasso,和
岭回归
一样
talle2021
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2022-11-29 08:54
机器学习
线性回归
算法
解决高方差问题及模型正则化(
岭回归
和LASSO回归)
一、解决高方差的通常手段:1.降低模型复杂度2.减少数据维度;降噪3.增加样本数(模型太过复杂,模型中的参数非常多,而样本数不足以支撑计算出这么复杂的参数)4.使用验证集5.模型正则化二、模型正则化(1)什么事模型正则化?我们之前使用多项式回归(n=100)过拟合一个样本的例子,可以看到这条模型曲线非常的弯曲,而且非常的陡峭,可以想象这条曲线的一些θ系数会非常的大。模型正则化需要做的事情就是限制这
Jeffrey Yang_
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2022-11-29 03:14
ML-liuyubobobo
回归
机器学习
算法
【机器学习笔记】:解读正则化,LASSO回归,
岭回归
本篇我们将由浅入深详细解读什么是正则化,以及LASSO回归和
岭回归
的介绍。在正式开始之前,我们先了解几个相关基本概念。▍什么是过拟合?对于一组
Sim1480
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2022-11-29 03:13
解读正则化 LASSO回归
岭回归
本篇我们将由浅入深详细解读什么是正则化,以及LASSO回归和
岭回归
的介绍。在正式开始之前,我们先了解几个相关基本概念。▍什么是过拟合?
Saropetry
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2022-11-29 03:43
数据分析
Python
算法
机器学习算法------2.9 正则化线性模型(
岭回归
、Lasso 回归、弹性网络、Early Stopping)
文章目录2.9正则化线性模型学习目标1RidgeRegression(
岭回归
,又名Tikhonovregularization)2LassoRegression(Lasso回归)3ElasticNet(
程序猿_凡白
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2022-11-29 03:43
人工智能
机器学习
机器学习
机器学习-模型正则化(
岭回归
,LASSO,弹性网)
文章目录前言一、
岭回归
1、概念2、使用sklearn中的
岭回归
1、多项式回归完全没有正则化2、
岭回归
degree=20,alpha=0.0013、degree=20,aplha=14、degree=20
爱吃肉c
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2022-11-29 03:43
机器学习
回归
python
多重共线性的影响、判定及消除的方法
拟合优度3.2方差膨胀因子VIF4多重共线性处理方法4.1手动移除出共线性的变量4.2逐步回归法4.2.1向前法4.2.2后退法4.2.3逐步选择法4.2.4检验显著性(F检验)4.3增加样本容量4.4
岭回归
意念回复
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2022-11-29 01:54
机器学习
机器学习
机器学习笔记之 线性回归技术
回归分析主要应用场景为预测,常用的算法有如下:线性回归、二项式回归、
岭回归
、Lasso等。
bduwps8393
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2022-11-28 18:19
数据结构与算法
人工智能
python
线性回归的数学原理-机器学习-白板推导笔记3
文章目录线性回归的数学原理-机器学习-白板推导笔记3最小二乘法及其几何意义最小二乘估计:几何解释几何解释-1几何解释-2概率视角线性回归最大似然估计MLE线性回归正则化
岭回归
-频率角度
岭回归
-贝叶斯角度总结附录
Veritaswhs
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2022-11-27 22:03
机器学习的灵魂-数学
线性代数
概率论
矩阵
几何学
机器学习
机器学习-白板推导系列(三)-线性回归
最小二乘法\Leftrightarrownoise为Gaussian的MLE(最大似然估计)最小二乘法⇔noise为Gaussian的MLE(最大似然估计)3、正则化{L1→LassoL2→Ridge(
岭回归
Paul-Huang
·
2022-11-27 22:55
机器学习-白板推导
机器学习
正则化
Lasso回归(Stata)
本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路,可以点击查看链接查看清风老师视频讲解:清风数学建模:https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi前言一、lasso回归的应用这里因为Stata里对
岭回归
有
Wolves_YY
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2022-11-27 19:24
数学建模
回归
机器学习算法笔记:贝叶斯线性回归
文章目录贝叶斯线性回归推断预测参考文献贝叶斯线性回归线性回归当噪声为高斯分布的时候,最小二乘损失导出的结果相当于对概率模型应用MLE,引入参数先验分布是高斯分布,那么MAP的结果相当于
岭回归
的正则化,如果先验是拉普拉斯分布
xiaochengJF
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2022-11-27 14:51
机器学习
机器学习
机器学习-白板推导-系列(三)笔记:线性回归最小二乘法与正则化
岭回归
文章目录0笔记说明1最小二乘法求线性回归模型2几何意义2.1平方损失函数的几何意义2.2用几何意义求线性回归模型3从概率视角看最小二乘法4正则化方法:
岭回归
4.1频率角度4.2贝叶斯角度5总结0笔记说明来源于
流动的风与雪
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2022-11-27 14:19
机器学习
机器学习
线性回归
最小二乘法
正则化
岭回归
机器学习笔记之线性回归——从概率密度函数角度认识
岭回归
机器学习的笔记之线性回归——从概率密度函数角度认识
岭回归
引言回顾极大似然估计与最大后验概率估计概率密度角度认识最小二乘法构建思路推导过程:引言上一节介绍了L2L_2L2正则化在线性回归中的应用——
岭回归
静静的喝酒
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2022-11-27 14:19
机器学习
线性回归
最大后验概率估计
高斯分布
岭回归
机器学习笔记之线性回归——正则化介绍与
岭回归
机器学习笔记之线性回归——正则化介绍与
岭回归
引言回顾:最小二乘法最小二乘法的弊端处理过拟合现象的常用方法正则化正则化设计思路与常见正则化正则化框架推导过程引言在线性回归介绍中提到了用于线性回归求解拟合方程参数
静静的喝酒
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2022-11-27 14:18
机器学习
线性回归
正则化
岭回归
过拟合
L2范数
使用线性回归,
岭回归
,Lasso回归预测鲍鱼年龄
实验目的掌握数据预处理方法掌握线性回归预测基本原理与实现。实验问题背景鲍鱼的年龄可以通过鲍鱼壳的“环数”来判断,但是获取这个“环数”是十分耗时的,需要锯开壳,然后在显微镜下观察得到。可以通过鲍鱼的其他特征比如性别、长度、直径、高度、整体重量、去壳后重量、脏器重量、壳的重量等,通过机器学习的方法来预测其环数,从而得到年龄,具有很大的应用价值。实验问题描述现有一份鲍鱼的数据集abalone.csv,该
若安好‖
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2022-11-27 13:52
数据挖掘
数据挖掘
python
鲍鱼数据集
岭回归
解析解
要求:首先数据集进行一定的预处理,之后计算
岭回归
的解析解,并采用合适的指标对结果进行评估。
Unicorn .
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2022-11-27 13:21
机器学习
回归
数据挖掘
机器学习
鲍鱼数据案例(
岭回归
、LASSO回归)
鲍鱼数据集案例实战)数据集探索性分析鲍鱼数据预处理对sex特征进行OneHot编码,便于后续模型纳入哑变量筛选特征将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集实现线性回归和
岭回归
使用numpy实现线性回归使用sklearn
pray_HKY2002
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2022-11-27 13:20
python
机器学习
数据挖掘
逻辑回归
岭回归
实现鲍鱼年龄预测 MATLAB实现
最近在研究正则化方法,发现吉洪诺夫正则化就是统计里的
岭回归
,正好之前上课的时候遇到过鲍鱼年龄预测的问题,那就再跑跑代码吧鲍鱼的年龄可以通过鲍鱼壳的“环数”来判断,但是获取这个“环数”是十分耗时的,需要锯开壳
古德蜡克916
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2022-11-27 13:20
数据挖掘
深度学习
matlab
predict函数 R_r语言中对LASSO回归,Ridge
岭回归
和Elastic Net模型实现
原文:http://tecdat.cn/?p=3795tecdat.cn介绍Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快,可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。glmnet算法采用循环坐标下降法,它连续优化每
weixin_39943383
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2022-11-27 12:49
predict函数
R
r
ridge回归
R
加权最小二乘
代码
R中怎么做加权最小二乘
回归模型中截距项的意义
R语言如何和何时使用glmnet
岭回归
这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行
岭回归
(使用L2正则化的线性回归),并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。最近我们被客户要求撰写关于
岭回归
的研究报告,包括一些图形和统计输出。
拓端研究室TRL
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2022-11-27 12:19
拓端
拓端tecdat
拓端数据
回归
r语言
R语言:glmnet包重点详解及多类回归实现(lasso/
岭回归
/弹性网)
文章目录1.1Glmnet介绍1.2Glmnet数学表示1.3Glmnet多回归方式对比1.4Glmnet代码原理1.5Glmnet安装与载入1.6Glmnet回归使用1.7Glmnet回归结果分析1.8Glmnet回归结果可视化1.9Glmnet模型评价方法1.10Glmnet选择最佳模型1.11Glmnet预测1.1Glmnet介绍Glmnet是一个通过惩罚极大似然来适应广义线性和相似模型的软
这也是计划的一部分
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2022-11-27 12:46
数据分析
r语言
回归
机器学习
【python】布谷鸟算法CS、遗传算法GA、粒子群PSO优化支持向量机回归SVR,附带常用线性回归:
岭回归
+正规方程+随机梯度下降
本文中布谷鸟算法CS、遗传算法GA、粒子群PSO已经都封装,可以直接在其他模型中进行使用PSO#PSO封装importcsvimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltf
傻傻虎虎
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2022-11-27 05:11
算法
python
算法
回归
五种模型(支持向量机,随机森林,线性回归,多项式回归,
岭回归
)对新型冠状病毒的历史数据进行预测
数据来源上篇文章对新型冠状病毒的数据进行了爬取,本文利用爬取到的数据进行一些数据分析。爬虫教学连接本文使用的jupyter进行数据分析(2021年1月1日到4月14日的数据其中,4月12到4月14日的数据用于预测与模型评估(均方误差作为评价标准))知识预备python的基本操作语句python的库numpypandasmatplotlib五种模型的思想与sklearn库的五种模型的调用。升级思路可
_yuan20
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2022-11-26 19:37
数据分析
机器学习
数据挖掘
机器学习——线性回归
目录1、最小二乘法及其几何意义2、最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE(极大似然估计)3、正则化-
岭回归
4、正则化-
岭回归
-概率角度-高斯噪声高斯先验这一阵子重新回顾了机器学习的几个基础模型和一些重要的概念
chendelun
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2022-11-26 07:11
机器学习
岭回归
和LASSO回归
先说一下泛化和正则化的概念,泛化是指已经训练好的机器学习模型在处理未遇到的样本时的表现,即模型处理新样本的能力。很多时候模型在训练集里猛如虎,在测试集上就很离谱(错误率很高),即泛化能力差。因为模型只学习了训练集上数据的特性,比如训练集都是白天的猫,很可能给一张黑夜的猫的照片它就分辨不出,这也叫过拟合。为了防止过拟合,提高泛化能力,正则化应运而生,它是指给需要训练的目标函数加上一些规则(限制),就
全栈O-Jay
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2022-11-25 23:48
人工智能
回归
机器学习
回归算法
python多项式拟合结合lasso回归_线性回归的正则化 ——
岭回归
与LASSO回归
中我们介绍了如何使用线性回归算法来拟合学习器,但有时使用线性回归可能会产生过拟合的现象,此时我们通常有两种途径解决:一是对特征进行选择,减少特征数量,二是使用正则化的方法,这样可以保留所有的特征,而在正则化时我们通常会采用
岭回归
或
weixin_39533052
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2022-11-25 23:16
初探
岭回归
LASSO回归 (python 实现)
作为一名曾经研究过人工神经网络的菜鸟,前两天刚听说有
岭回归
估计和LASSO估计,统计学老师也布置了作业,然,在不甚理解的情况下,用Python写了一下,也不知是否正确。不合适的地方请不吝赐教。
一厘米1992
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2022-11-25 23:45
机器学习
岭估计
岭回归
LASSO
python
【数模/预测】
岭回归
和Lasso回归
文章目录最小二乘法
岭回归
Lasso回归Stata进行Lasso回归什么情况使用Lasso回归最小二乘法多元线性回归,假设x1,x2,...,xpx_{1},x_{2},...,x_{p}x1,x2,..
智子、
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2022-11-25 23:43
数学建模
回归
筛选变量
岭回归
lasso回归
Lasso回归系列一:用LASSO回归做特征筛选踩坑记
Lasso回归的原理(请看我的另一篇博客:Lasso回归系列二:Lasso回归/
岭回归
的原理)顺便结合最近实验犯的错误,给大家谝一谝(陕西的都懂哈)我采用如下pipeline来进行医学图像分类(数据集包含
咻咻咻哈
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2022-11-25 23:40
机器学习
深度学习
回归
python
Lasso回归和
岭回归
岭回归
与LASSO回归模型是线性回归模型的延申,在多元线性回归模型中我们知道,回归模型的参数估计公式推导的结果是:β=(X′X)−1X′y\beta=(X'X)^{-1}X'yβ=(X′X)−1X′y,
周永吉
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2022-11-25 23:36
回归
机器学习
人工智能
岭回归
与Lasso回归
岭回归
与Lasso回归为什么引入
岭回归
传统的多元线性回归可能存在多重共线性,
岭回归
可以看作是传统多元线性回归的升级版,可以打破多重共线性的限制。
Logistic..
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2022-11-25 23:05
回归
机器学习
逻辑回归
Lasso回归系列四:Group Lasso,Sparse Group Lasso
Lasso变体:GroupLasso,SparseGroupLasso关于Lasso回归的讲解可以看我的另一篇博客:Lasso回归系列二:Lasso回归/
岭回归
的原理GroupLasso在Lasso回归中
咻咻咻哈
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2022-11-25 23:04
机器学习
回归
人工智能
Lasso回归系列二:Lasso回归/
岭回归
的原理
Lasso回归/
岭回归
的原理在学习L1,L2正则化的作用和区别时,我们总是会看到这样的一副图片:这幅图片形象化地解释了L1,L2对线性模型产生的不同的约束效果。我最开始其实是不太理解为什么要这么画的。
咻咻咻哈
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2022-11-25 23:33
机器学习
回归
逻辑回归
岭回归
——线性回归算法
岭回归
:
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,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
Imp_北溟
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2022-11-25 21:55
【Python】机器学习
算法
回归
线性回归
机器学习之线性回归——OLS,
岭回归
,Lasso回归
机器学习之线性回归线性回归最小二乘法(OLS)
岭回归
(RidgeRegression)Lasso回归OLS,
岭回归
,Lasso回归之间对比线性回归什么是线性回归呢?
cpLoners
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2022-11-25 10:13
机器学习
机器学习
机器学习(一)- 线性回归/(拟合)模型
三、多元线性回归求解costfunction:正规方程法和梯度下降法四、标准线性回归的延伸:
岭回归
和Lasso回归五、梯度下降法的优化。六、线性回归中可能遇到的问题及解
ZMoKu
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2022-11-25 10:56
机器学习
机器学习
线性回归
回归
2022 11月24 Ridge/LASSO Regression学习笔记
岭回归
和LASSO都是一种正则化。
岭回归
是将代价函数正则化LASSO回归是将高价的项正则化,让他们的影响不那么大。
小蒋的技术栈记录
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2022-11-25 07:36
机器学习
学习
python
2022.11.23 LinearRegression 学习笔记
但是这个公式得出参数的过程有一定的弊端,所以要用到后面的
岭回归
和LASSO回归,进行正则化处理参考代码如下importmatplotlibimportnumpyasnpfr
小蒋的技术栈记录
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2022-11-25 07:28
机器学习
学习
python
Skr-Eric的机器学习课堂(二)-- 线性回归、梯度下降算法和
岭回归
线性回归和梯度下降算法根据机器学习的任务把不同的业务模型划分为四种基本问题:回归问题\在有监督条件下,根据已知的输入和输出,构建分类问题/预测模型,对未知输出的输入给出大概率的输出输入输出12243648-------y=x*25?->10输出是一个连续值,回归问题。输入输出112031405160-------奇数->1,偶数->07?->1输出是一个离散值,分类问题。聚类问题:在无监督模式下,
Skr-Eric
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2022-11-25 00:36
机器学习
机器学习中的几种回归方法总结
常见的五种回归方法:线性回归(linearregression)、多项式回归(ploynomiaregressionl)、
岭回归
(ridgeregression)、Lasso回归和弹性回归网络1线性回归
Weiyaner
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2022-11-24 19:47
机器学习与数据挖掘
机器学习模型正则化与
岭回归
、LASSO回归
文章目录模型正则化
岭回归
使用多项式回归模型使用
岭回归
模型LASSO回归
岭回归
与LASSO回归区别模型正则化为了解决机器学习中方差过大问题,常用的手段是模型正则化,其原理是限制多项式模型中特征系数θ\thetaθ
德乌大青蛙
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2022-11-24 14:10
机器学习算法
机器学习
2022年数模国赛C题(
岭回归
、区间预测、矩阵热力图、Fisher判别分类模型)——总结心得(附最后一次数模经历,Matlab\SPSS\Lingo的理解综合)
文章目录一、国赛二、国赛代码展示1.1问题一1.2问题二1.3问题三1.4问题四三、对于软件的理解3.1Matlab3.1.1表格的读取3.1.2元胞数组的相关函数的转换3.1.3图像方面3.1.4判空3.1.5对于有字符串影响的处理3.1.6矩阵翻转和旋转3.2Lingo3.3SPSS3.4Eviews3.5亿图3.6Latex四、给初学者一些建议(针对软件方向)附、一些话吧一、国赛第二次数模国
周末不下雨
·
2022-11-23 20:44
数学建模
matlab
回归
矩阵
数学建模
2022年国赛
sklearn_
岭回归
与多重共线性_菜菜视频学习笔记
岭回归
与多重共线性1.线性回归1.1导入需要的模块和库1.2导入数据,探索数据1.3分训练集和测试集1.4建模1.5探索建好的模型2.回归类模型的评估指标2.1损失函数2.2成功拟合信息量占比3.多重共线性
chenburong2021
·
2022-11-23 11:00
sklearn
sklearn
学习
线性回归
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