ISLR系列：(4.1)模型選擇 Subset Selection
Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列讀書筆記，作為本人的一份學習總結，也希望和朋友們進行交流學習。 該書 ...
原文：ISLR系列：(4.2)模型選擇 Ridge Regression & the Lasso
Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列讀書筆記，作為本人的一份學習總結，也希望和朋友們進行交流學習。 該書是The Elements of Statistical Learning 的R語言簡明版，包含了對算法的 ...
2015-10-07 21:27 1 4470 推薦指數：
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再談Lasso回歸 | elastic net | Ridge Regression
前文：Lasso linear model實例 | Proliferation index | 評估單細胞的增殖指數 參考：LASSO回歸在生物醫學資料中的簡單實例 - 生信技能樹 Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本質區別？ 你應該 ...
變量的選擇——Lasso&Ridge&ElasticNet
對模型參數進行限制或者規范化能將一些參數朝着0收縮（shrink）。使用收縮的方法的效果提升是相當好的，嶺回歸（ridge regression，后續以ridge代稱），lasso和彈性網絡（elastic net）是常用的變量選擇的一般化版本。彈性網絡實際上是結合了嶺回歸和lasso的特點 ...
線性回歸——lasso回歸和嶺回歸（ridge regression）
目錄 線性回歸——最小二乘 Lasso回歸和嶺回歸 為什么 lasso 更容易使部分權重變為 0 而 ridge 不行？ References 線性回歸很簡單，用線性函數擬合數據，用 mean square error (mse) 計算損失（cost ...
scikit-learn中的嶺回歸（Ridge Regression）與Lasso回歸
一、嶺回歸模型 嶺回歸其實就是在普通最小二乘法回歸（ordinary least squares regression）的基礎上，加入了正則化參數λ。 二、如何調用 alpha：就是上述正則化參數λ；fit_intercept：默認 ...
sklearn—LinearRegression,Ridge,RidgeCV,Lasso線性回歸模型簡單使用
線性回歸 Ridge 回歸 （嶺回歸） Ridge 回歸用於解決兩類問題：一是樣本少於變量個數，二是變量間存在共線性 RidgeCV:多個阿爾法，得出多個對應最佳的w,然后得到最佳的w及對應的阿爾法 Lasso 監督分類 估計稀疏系數的線性模型 ...
ISLR系列：(2)分類 Logistic Regression & LDA & QDA & KNN
Classification 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列讀書筆記，作為本人的一份學習總結，也希望和朋友們進行交流學習。 該書是The Elements ...