引用:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6018889.html 最近在學習機器學習的相關框架,看到最小角回歸理解了一下: 在介紹最小角回歸算法前,我們需要了解兩個相關算法,一個是前向選擇算法(Foward Selection),一個是前向梯度算法(Forward ...
最近開始看Elements of Statistical Learning, 今天的內容是線性模型 第三章。。這本書東西非常多,不知道何年何月才能讀完了 ,主要是在看變量選擇。感覺變量選擇這一塊領域非常有意思,而大三那門回歸分析只是學了一些皮毛而已。過兩天有空,記一些ESL這本書里講的各種變量選擇方法在這里。 先講一下今天看到的新方法,所謂的LARS Least Angle Regression ...
2018-12-09 15:21 0 850 推薦指數:
引用:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6018889.html 最近在學習機器學習的相關框架,看到最小角回歸理解了一下: 在介紹最小角回歸算法前,我們需要了解兩個相關算法,一個是前向選擇算法(Foward Selection),一個是前向梯度算法(Forward ...
前面的文章對線性回歸做了一個小結,文章在這: 線性回歸原理小結。里面對線程回歸的正則化也做了一個初步的介紹。提到了線程回歸的L2正則化-Ridge回歸,以及線程回歸的L1正則化-Lasso回歸。但是對於Lasso回歸的解法沒有提及,本文是對該文的補充和擴展。以下都用矩陣法表示,如果對於矩陣 ...
1 NIPALS 算法 Step1:對原始數據X和Y進行中心化,得到X0和Y0。從Y0中選擇一列作為u1,一般選擇方差最大的那一列。 注:這是為了后面計算方便,如計算協方差時,對於標准化后的數據,其樣本協方差為cov(X,Y)=XTY/(n-1)。 Step2:迭代求解X與Y ...
1.什么是回歸? 2.回歸的類型有哪些? 3.線性回歸的分析 4.總結 1.什么是回歸? 回歸分析是在一系列的已知或能通過獲取的自變量與因變量之間的相關關系的基礎上,建立變量之間的回歸方程,把回歸方程作為算法模型,通過其來實現對新自變量得出因變量的關系 ...
參考資料:http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41050507 習題: 數據及代碼: https://pan.baid ...
前言 在上一篇隨筆里,我們講了Logistic回歸cost函數的推導過程。接下來的算法求解使用如下的cost函數形式: 簡單回顧一下幾個變量的含義: 表1 cost函數解釋 x(i) 每個樣本數據點在某一個特征上的值,即特征向量x的某個值 ...
最小二乘法的回歸方程求解 最近短暫告別大數據,開始進入到了算法學習的領域,這時才真的意識到學海無涯啊,數學領域充滿了無限的魅力和樂趣,可以說更甚於計算機帶給本人的樂趣,由於最近正好看到線性代數,因此,今天我們就來好好整理一下機器學習領域中的一個非常重要的算法——最小二乘法,那么,廢話不多 ...
Logistic回歸:實際上屬於判別分析,因擁有很差的判別效率而不常用。 1. 應用范圍: ① 適用於流行病學資料的危險因素分析 ② 實驗室中葯物的劑量-反應關系 ③ 臨床試驗評價 ④ 疾病的預后因素分析 2. Logistic回歸的分類 ...