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 ...
.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 set ,首先用訓練集對分類器進行訓練,再利用驗證集來測試訓練得到的模型 model ,以此來做為評價分類器的性能指標。 交叉驗證用在數據不是很充足的時候。比如在我日常項目里面,對於普通適中問題,如果數據樣本 ...
2019-04-01 22:58 0 2009 推薦指數:
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 ...
后續發展變化的規律以及結果。 常用回歸算法有:線性回歸算法、逐步回歸算法、嶺回歸算法、lasso回歸 ...
1、介紹 Ridge 回歸通過對系數的大小施加懲罰來解決 普通最小二乘法 的一些問題。 嶺系數最小化的是帶罰項的殘差平方和, 其中,α≥0α≥0 是控制系數收縮量的復雜性參數: αα 的值越大,收縮量越大,這樣系數對共線性的魯棒性也更強 ...
系列文章目錄: 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 算法介紹 今天我們來一起學習一個除了線性回歸、多項式回歸外最最最簡單的回歸算法:嶺回歸,如果用等式來介紹嶺回歸,那么就是:\(嶺回歸 = 多項式回歸 + 懲罰項\),\(多項式回歸 = 線性回歸 ...
前面一節咱們已經介紹了決策樹的原理已經在sklearn中的應用。那么這里還有兩個數據處理和sklearn應用中的小知識點咱們還沒有講,但是在實踐中卻會經常要用到的,那就是交叉驗證cross_validation和Pipeline。cross_validation是保證了咱們的模型不受數據分布的影響 ...
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 ...
都說萬事開頭難,可一旦開頭,就是全新的狀態,就有可能收獲自己未曾預料到的成果。記錄是為了更好的監督、理解和推進,學習過程中用到的數據集和代碼都將上傳到github 回歸是對一個或多個自變量和因變量之間的關系進行建模,求解的一種統計方法,之前的博客中總結了在線性回歸中使用最小二乘法 ...
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 ...