就是修改线性回归中的损失函数形式即可,岭回归以及Lasso回归就是这么做的。 岭回归与Las ...
回归和分类是机器学习算法所要解决的两个主要问题。分类大家都知道,模型的输出值是离散值,对应着相应的类别,通常的简单分类问题模型输出值是二值的,也就是二分类问题。但是回归就稍微复杂一些,回归模型的输出值是连续的,也就是说,回归模型更像是一个函数,该函数通过不同的输入,得到不同的输出。 那么,什么是线性回归,什么是非线性回归呢 线性回归与非线性回归 前面说了,我们的回归模型是一个函数是吧,那么线性回归 ...
2017-07-28 21:54 0 16097 推荐指数:
就是修改线性回归中的损失函数形式即可,岭回归以及Lasso回归就是这么做的。 岭回归与Las ...
线性回归模型的短板 岭回归模型 λ值的确定--交叉验证法 岭回归模型应⽤ 寻找最佳的Lambda值 基于最佳的Lambda值建模 Lasso回归模型 LASSO回归模型的交叉验证 Lasso回归模型应用 ...
由于计算一般线性回归的时候,其计算方法是: p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多时候 矩阵(X’* X)是不可逆的,所以回归系数p也就无法求解, 需要转换思路和方法求解:加2范数的最小二乘拟合(岭回归) 岭回归模型的系数表达式: p = (X’ * X ...
线性回归——最小二乘 线性回归(linear regression),就是用线性函数 f(x)=w⊤x+b">f(x)=w⊤x+bf(x)=w⊤x+b 去拟合一组数据 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}">D={(x1,y1),(x2,y2 ...
(一)不同来源的数据合并 需要注意的是,由于国债收益率从Wind导入(为数据框类型),而股票数据是使用quantmod包爬取(为zoo、xts类型),因此出现了数据类型和时间不匹配问题。 先通过设 ...
普通最小二乘法 理论: 损失函数: 权重计算: 1、对于普通最小二乘的系数估计问题,其依赖于模型各项的相互独立性。 2、当各项是相关的,且设计矩阵 X的各列近似线性相关,那 ...
多元线性回归模型中,如果所有特征一起上,容易造成过拟合使测试数据误差方差过大;因此减少不必要的特征,简化模型是减小方差的一个重要步骤。除了直接对特征筛选,来也可以进行特征压缩,减少某些不重要的特征系数,系数压缩趋近于0就可以认为舍弃该特征。 岭回归(Ridge Regression)和Lasso ...
目录 线性回归——最小二乘 Lasso回归和岭回归 为什么 lasso 更容易使部分权重变为 0 而 ridge 不行? References 线性回归很简单,用线性函数拟合数据,用 mean square error (mse) 计算损失(cost ...