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 ...
. 回歸算法概念 回歸分析是一種預測性的建模技術,它研究的是因變量 目標 和自變量 預測器 之間的關系。這種技術通常用於預測分析 時間序列模型以及發現變量之間的因果關系。 回歸算法通過對特征數據的計算,從數據中尋找規律,找出數據與規律之間的因果關系,並根據其關系預測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回歸算法 支持向量機回歸等。 . 嶺 ...
2020-03-10 11:38 0 1289 推薦指數:
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 ...
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 ...
一,引言 前面講到的基本都是分類問題,分類問題的目標變量是標稱型數據,或者離散型數據。而回歸的目標變量為連續型,也即是回歸對連續型變量做出預測,最直接的辦法是依據輸入寫出一個目標值的計算公式,這樣,對於給定的輸入,利用該公式可以計算出相應的預測輸出。這個公式稱為回歸方程,而求回歸方程顯然 ...
轉自:https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6942458.html 一,引言 前面講到的基本都是分類問題,分類問題的目標變量是標稱型數據,或者離散型數據。而回歸的目標變量為連續型,也即是回歸對連續型變量做出預測,最直接的辦法是依據輸入寫出一個目標值 ...
回歸算法 回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種,其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。回歸算法用於連續型分布預測,針對的是數值型的樣本,使用回歸,可以在給定輸入的時候預測出一個數值,這是對分類方法的提升,因為這樣可以預測連續型數據 ...
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 ...
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 ...
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 ...