原文:最小二乘回歸,嶺回歸,Lasso回歸,彈性網絡

普通最小二乘法 理論: 損失函數: 權重計算: 對於普通最小二乘的系數估計問題,其依賴於模型各項的相互獨立性。 當各項是相關的,且設計矩陣X的各列近似線性相關,那么,設計矩陣會趨向於奇異矩陣,這會導致最小二乘估計對於隨機誤差非常敏感,產生很大的方差。 例如,在沒有實驗設計的情況下收集到的數據,這種多重共線性 multicollinearity 的情況可能真的會出現。 使用: from sklear ...

2018-11-16 21:29 1 3617 推薦指數:

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回歸Lasso回歸

就是修改線性回歸中的損失函數形式即可,回歸以及Lasso回歸就是這么做的。 回歸與Las ...

Sun May 06 06:17:00 CST 2018 0 3398
回歸LASSO回歸模型

線性回歸模型的短板 回歸模型 λ值的確定--交叉驗證法 回歸模型應⽤ 尋找最佳的Lambda值 基於最佳的Lambda值建模 Lasso回歸模型 LASSO回歸模型的交叉驗證 Lasso回歸模型應用 ...

Wed Oct 28 08:52:00 CST 2020 0 472
回歸Lasso回歸模型

由於計算一般線性回歸的時候,其計算方法是: p = (X’* X)**(-1) * X’ * y 很多時候 矩陣(X’* X)是不可逆的,所以回歸系數p也就無法求解, 需要轉換思路和方法求解:加2范數的最小二乘擬合(回歸回歸模型的系數表達式: p = (X’ * X ...

Sat Aug 24 22:47:00 CST 2019 0 1266
回歸lasso回歸(轉)

回歸和分類是機器學習算法所要解決的兩個主要問題。分類大家都知道,模型的輸出值是離散值,對應着相應的類別,通常的簡單分類問題模型輸出值是二值的,也就是二分類問題。但是回歸就稍微復雜一些,回歸模型的輸出值是連續的,也就是說,回歸模型更像是一個函數,該函數通過不同的輸入,得到不同的輸出 ...

Sat Jul 29 05:54:00 CST 2017 0 16097
線性回歸——Lasso回歸回歸

線性回歸——最小二乘 線性回歸(linear regression),就是用線性函數 f(x)=w⊤x+b">f(x)=w⊤x+bf(x)=w⊤x+b 去擬合一組數據 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}">D={(x1,y1),(x2,y2 ...

Fri Aug 20 01:33:00 CST 2021 0 143
【線性回歸最小二乘與回歸的概率論解釋

背景: 考慮一個多項式擬合問題,如下圖,綠線的方程是sin(2πx)sin⁡(2πx),藍點是由綠線並加上噪音(這些噪音是默認符合正態分布的)生成。已知條件是由NN個點構成的訓練集x=(x1,... ...

Thu Dec 26 01:55:00 CST 2019 0 696
均值回歸、分位數回歸回歸Lasso回歸

(一)不同來源的數據合並 需要注意的是,由於國債收益率從Wind導入(為數據框類型),而股票數據是使用quantmod包爬取(為zoo、xts類型),因此出現了數據類型和時間不匹配問題。 先通過設 ...

Mon Feb 17 02:36:00 CST 2020 0 1337
 
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