機器學習-正則化（嶺回歸、lasso）和前向逐步回歸 觀看本文之前，您也許可以先看一下后來寫的一篇補充：https://www.cnblogs.com/jiading/p/12104854.html 本文代碼均來自於《機器學習實戰》 這三種要處理的是同樣的問題，也就是數據的特征數量大於樣本 ...

前情提要：關於logistic regression，其實本來這章我是不想說的，但是剛看到嶺回歸了，我感覺還是有必要來說一下。 一:最小二乘法 最小二乘法的基本思想：基於均方誤差最小化來進行模型求解的方法。在線性回歸中，最小二乘法就是試圖找到一條直線，使所有樣本到直線上的歐氏距離之和最小 ...

機器學習-線性回歸 本文代碼均來自於《機器學習實戰》 分類算法先說到這里，接下來說一個回歸算法 線性回歸 線性回歸比較簡單，就不怎么說了，要是模型記不得了就百度一下吧，這里列一下公式就直接上代碼了 線性回歸的一個問題就是可能會出現欠擬合現象，因為它求的是具有最小均方誤差 ...

對於一個原始數據集，如果是csv 需要導入文本文件，而不是文件 步驟： 分析------回歸-------線性 向前回歸 向后回歸 逐步回歸 可以看出三種方法的結果並不一致，在向前回歸與逐步回歸中，如果變量的t檢驗值小於0.05 ...

一 線性回歸（Linear Regression ) 1. 線性回歸概述 　　回歸的目的是預測數值型數據的目標值，最直接的方法就是根據輸入寫出一個求出目標值的計算公式，也就是所謂的回歸方程，例如y = ax1+bx2，其中求回歸系數的過程就是回歸。那么回歸是如何預測的呢？當有了這些回歸 ...

R語言 逐步回歸分析
逐步回歸分析是以AIC信息統計量為准則，通過選擇最小的AIC信息統計量，來達到刪除或增加變量的目的。 R語言中用於逐步回歸分析的函數 step() drop1() add1() #1.載入數據 首先對數據進行多元線性回歸 ...

注：正則化是用來防止過擬合的方法。在最開始學習機器學習的課程時，只是覺得這個方法就像某種魔法一樣非常神奇的改變了模型的參數。但是一直也無法對其基本原理有一個透徹、直觀的理解。直到最近再次接觸到這個概念，經過一番苦思冥想后終於有了我自己的理解。 0. 正則化（Regularization ...

0.交叉驗證 　　交叉驗證的基本思想是把在某種意義下將原始數據(dataset)進行分組,一部分做為訓練集(train set),另一部分做為驗證集(validation set or test s ...