原文:机器学习(07)——岭回归算法实战

. 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:

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手撸机器学习算法 - 回归

系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 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回归,如果用等式来介绍回归,那么就是:\(回归 = 多项式回归 + 惩罚项\),\(多项式回归 = 线性回归 ...

Fri Jun 18 18:00:00 CST 2021 1 318
机器学习入门线性回归 回归与Lasso回归(二)

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 ...

Tue Jul 17 17:53:00 CST 2018 0 2795
机器学习实战回归

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 ...

Tue Jun 06 08:25:00 CST 2017 0 6160
机器学习实战回归

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 ...

Fri Nov 09 18:33:00 CST 2018 0 729
机器学习回归算法

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 ...

Tue Jan 07 08:42:00 CST 2020 0 2536
机器学习——交叉验证,GridSearchCV,回归

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 ...

Tue Apr 02 06:58:00 CST 2019 0 2009
python机器学习sklearn 回归(Ridge、RidgeCV)

  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。 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 ...

Fri Nov 02 01:02:00 CST 2018 0 4334
机器学习】正则化的线性回归 —— 回归与Lasso回归

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 ...

Sat Mar 17 05:12:00 CST 2018 5 55134
 
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