系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 算法介绍 今天我们来一起学习一个除了线性回归、多项式回归外最最最简单的回归算法:岭回归,如果用等式来介绍岭回归,那么就是:\(岭回归 = 多项式回归 + 惩罚项\),\(多项式回归 = 线性回归 ...
. 回归算法概念 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量 目标 和自变量 预测器 之间的关系。这种技术通常用于预测分析 时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。 回归算法通过对特征数据的计算,从数据中寻找规律,找出数据与规律之间的因果关系,并根据其关系预测后续发展变化的规律以及结果。 常用回归算法有:线性回归算法 逐步回归算法 岭回归算法 lasso回归算法 支持向量机回归等。 . 岭 ...
2020-03-10 11:38 0 1289 推荐指数:
系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 算法介绍 今天我们来一起学习一个除了线性回归、多项式回归外最最最简单的回归算法:岭回归,如果用等式来介绍岭回归,那么就是:\(岭回归 = 多项式回归 + 惩罚项\),\(多项式回归 = 线性回归 ...
一 线性回归(Linear Regression ) 1. 线性回归概述 回归的目的是预测数值型数据的目标值,最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式,也就是所谓的回归方程,例如y = ax1+bx2,其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢?当有了这些回归 ...
一,引言 前面讲到的基本都是分类问题,分类问题的目标变量是标称型数据,或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型,也即是回归对连续型变量做出预测,最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式,这样,对于给定的输入,利用该公式可以计算出相应的预测输出。这个公式称为回归方程,而求回归方程显然 ...
转自:https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6942458.html 一,引言 前面讲到的基本都是分类问题,分类问题的目标变量是标称型数据,或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型,也即是回归对连续型变量做出预测,最直接的办法是依据输入写出一个目标值 ...
回归算法 回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据 ...
0.交叉验证 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test s ...
1、介绍 Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和, 其中,α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数: αα 的值越大,收缩量越大,这样系数对共线性的鲁棒性也更强 ...
注:正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。 0. 正则化(Regularization ...