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 ...
前文:Lasso linear model实例 Proliferation index 评估单细胞的增殖指数 参考:LASSO回歸在生物醫學資料中的簡單實例 生信技能树 Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别 你应该掌握的七种回归技术 好文,解释了各个回归的特点,以及分别应用在什么场合 热门数据挖掘模型应用入门 一 : LASSO 回归 ...
2018-04-05 21:17 0 1784 推荐指数:
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 ...
一、岭回归模型 岭回归其实就是在普通最小二乘法回归(ordinary least squares regression)的基础上,加入了正则化参数λ。 二、如何调用 alpha:就是上述正则化参数λ;fit_intercept:默认 ...
时就会表现出病态的特征。 回归分析中常用的最小二乘法是一种无偏估计。 $XB=Y$ 当X列满秩时 ...
代码实现: 结果: 总结:各回归算法在相同的测试数据中表现差距很多,且算法内的配置参数调整对自身算法的效果影响也是巨大的, 因此合理挑选合适的算法和配置合适的配置参数是使用算法的关键! ...
Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applica ...
偏差和方差 在学习Ridge和Lasso之前,我们先看一下偏差和方差的概念。 机器学习算法针对特定数据所训练出来的模型并非是十全十美的,再加上数据本身的复杂性,误差不可避免。说到误差,就必须考虑其来源:模型误差 = 偏差(Bias)+ 方差(Variance)+ 数据 ...
最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想,这是统计(机器)学习里面一个重要概念,一般建立模型就是让loss function最小,而最小二乘法可以认为是 loss function ...
线性回归 Ridge 回归 (岭回归) Ridge 回归用于解决两类问题:一是样本少于变量个数,二是变量间存在共线性 RidgeCV:多个阿尔法,得出多个对应最佳的w,然后得到最佳的w及对应的阿尔法 Lasso 监督分类 估计稀疏系数的线性模型 ...