glmnet

glmnet

Glmnet主要用于拟合广义线性模型。筛选可以使loss达到最小的正则化参数lambda。该算法非常快，并且可以使用稀疏矩阵作为输入。
nnlrl·2020-04-15 19:09

机器学习中模型优化的两个问题

模型与特征，和技术变现能力模型构建：机器学习树形结构搜索、推荐框架、计算广告统计学习LR/LASSO/RIDGE/GLMNET深度学习ensemble&DNN&CNN&RNN特征工程：变量选择、转换、交互作用刻画方法噪音处理
zy_now·2020-03-05 05:25

R语言学习笔记：模型选择（四）岭回归

在之前的代码lasso1.cv=cv.glmnet(X,Y,alpha=1,nfolds=10)中，alpha=1为lasso，alpha=0为岭回归，介于0和1之间时表示模型介于岭回归和lasso之间
DANoob·2020-02-28 17:31

r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

p=3795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。
qq_19600291·2019-06-18 15:25

r语言中对LASSO，Ridge和ElasticNet模型实现

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。
LT_Ge·2018-06-19 00:00

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。岭回归当回归模型的参数被学习时，岭回归使用L2正则化来加权/惩罚残差。
LT_Ge·2018-06-19 00:00

R语言解决Lasso问题----glmnet包（广义线性模型）

Lasso回归，alpha=1(R语言glmnet的默认值),brigde回归，alpha=0，一般的elasticnet0
orchidzouqr·2016-12-12 14:13

LASSO和L1正则包liblinear，glmnet使用和对比

LASSO算法有很多包，今天我就两个常用包liblinear和glmnet做一下分析，并给出我做分类的例子。liblinearLIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性分类和回归的软件包。
yang1young·2016-11-03 14:59

R语言包_gbm

本文用到的处理二值数据的方法，有以下两种：glm(generalizedboostedmodels)glmnet(generalizedlinearmodels)glm使用了boostedtrees，glmnet
Young_Gy·2015-09-05 10:44
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