引用:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6018889.html 最近在学习机器学习的相关框架,看到最小角回归理解了一下: 在介绍最小角回归算法前,我们需要了解两个相关算法,一个是前向选择算法(Foward Selection),一个是前向梯度算法(Forward ...
最近开始看Elements of Statistical Learning, 今天的内容是线性模型 第三章。。这本书东西非常多,不知道何年何月才能读完了 ,主要是在看变量选择。感觉变量选择这一块领域非常有意思,而大三那门回归分析只是学了一些皮毛而已。过两天有空,记一些ESL这本书里讲的各种变量选择方法在这里。 先讲一下今天看到的新方法,所谓的LARS Least Angle Regression ...
2018-12-09 15:21 0 850 推荐指数:
引用:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6018889.html 最近在学习机器学习的相关框架,看到最小角回归理解了一下: 在介绍最小角回归算法前,我们需要了解两个相关算法,一个是前向选择算法(Foward Selection),一个是前向梯度算法(Forward ...
前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵 ...
1 NIPALS 算法 Step1:对原始数据X和Y进行中心化,得到X0和Y0。从Y0中选择一列作为u1,一般选择方差最大的那一列。 注:这是为了后面计算方便,如计算协方差时,对于标准化后的数据,其样本协方差为cov(X,Y)=XTY/(n-1)。 Step2:迭代求解X与Y ...
1.什么是回归? 2.回归的类型有哪些? 3.线性回归的分析 4.总结 1.什么是回归? 回归分析是在一系列的已知或能通过获取的自变量与因变量之间的相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,把回归方程作为算法模型,通过其来实现对新自变量得出因变量的关系 ...
参考资料:http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41050507 习题: 数据及代码: https://pan.baid ...
前言 在上一篇随笔里,我们讲了Logistic回归cost函数的推导过程。接下来的算法求解使用如下的cost函数形式: 简单回顾一下几个变量的含义: 表1 cost函数解释 x(i) 每个样本数据点在某一个特征上的值,即特征向量x的某个值 ...
最小二乘法的回归方程求解 最近短暂告别大数据,开始进入到了算法学习的领域,这时才真的意识到学海无涯啊,数学领域充满了无限的魅力和乐趣,可以说更甚于计算机带给本人的乐趣,由于最近正好看到线性代数,因此,今天我们就来好好整理一下机器学习领域中的一个非常重要的算法——最小二乘法,那么,废话不多 ...
Logistic回归:实际上属于判别分析,因拥有很差的判别效率而不常用。 1. 应用范围: ① 适用于流行病学资料的危险因素分析 ② 实验室中药物的剂量-反应关系 ③ 临床试验评价 ④ 疾病的预后因素分析 2. Logistic回归的分类 ...