就是修改線性回歸中的損失函數形式即可,嶺回歸以及Lasso回歸就是這么做的。 嶺回歸與Las ...
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。 先通過設置UTC 美國標准時間 來避免時區不一致問題 因為后面的合並是基於索引 ,再將國債日收益率導入,然后轉化為xts類型數據,最后根據索引來合並,最后得到需要的兩個變量。具體見下面: 二 均值回歸 三 分位數 ...
2020-02-16 18:36 0 1337 推薦指數:
就是修改線性回歸中的損失函數形式即可,嶺回歸以及Lasso回歸就是這么做的。 嶺回歸與Las ...
線性回歸模型的短板 嶺回歸模型 λ值的確定--交叉驗證法 嶺回歸模型應⽤ 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 ...
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(嶺回歸) 嶺回歸模型的系數表達式: p = (X’ * X ...
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 ...
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 ...
非線性分位數回歸這里的非線性函數為Frank copula函數。 (六)非線性分位數回歸 這里的非線性函數為Frank copula函數。 ...
分位數回歸及其Python源碼 天朗氣清,惠風和暢。賦閑在家,正宜讀書。前人文章,不得其解。代碼開源,無人注釋。你們不來,我行我上。廢話少說,直入主題。o( ̄︶ ̄)o 我們要探測自變量 與因變量 的關系,最簡單的方法是線性回歸,即假設: 我們通過最小二乘方法 (OLS ...
普通最小二乘法 理論: 損失函數: 權重計算: 1、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。 2、當各項是相關的,且設計矩陣 X的各列近似線性相關,那 ...