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 最小二乘 线性回归 linear regression ,就是用线性函数f x w amp x A x b f x w x bf x w x b去拟合一组数据D x ,y , x ,y ,..., xn,yn D x ,y , x ,y ,..., xn,yn D x ,y , x ,y ,..., xn,yn 并使得损失J n amp x i n f xi amp x yi J n n ...
2021-08-19 17:33 0 143 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 ...
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 ...
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、线性回归 一、线性回归 假设有数据有 ,其中 , 。其中m为训练集样本数,n为样本维度,y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点,最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方(概率解释-高斯分布加最大似然估计)。即有如下目标函数: 其中线性 ...
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 ...
。 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 ...