原文:线性回归——Lasso回归和岭回归

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:

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回归Lasso回归

就是修改线性回归中的损失函数形式即可,回归以及Lasso回归就是这么做的。 回归与Las ...

Sun May 06 06:17:00 CST 2018 0 3398
多元线性回归模型的特征压缩:回归Lasso回归

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。 回归(Ridge Regression)和Lasso ...

Sat Jul 15 19:29:00 CST 2017 0 1489
线性回归——lasso回归回归(ridge regression)

目录 线性回归——最小二乘 Lasso回归回归 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 ...

Sun May 12 04:04:00 CST 2019 6 12826
机器学习入门线性回归 回归Lasso回归(二)

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
一文读懂线性回归回归Lasso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 ...

Wed Apr 28 18:14:00 CST 2021 0 421
回归LASSO回归模型

线性回归模型的短板 回归模型 λ值的确定--交叉验证法 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 ...

Wed Oct 28 08:52:00 CST 2020 0 472
回归Lasso回归模型

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(回归回归模型的系数表达式: p = (X’ * X ...

Sat Aug 24 22:47:00 CST 2019 0 1266
回归lasso回归(转)

。 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 ...

Sat Jul 29 05:54:00 CST 2017 0 16097
 
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