數據集： \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中： \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...

分析目的 分析數據 import pandas as pd i ...

說明：此文的第一部分參考了這里 用python進行線性回歸分析非常方便，有現成的庫可以使用比如：numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。 不過本文使用sklearn庫 ...

代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先定義一個基本的回歸類，作為各種回歸方法的基類： 說明：初始化時傳入兩個參數，一個是迭代次數，另一個是學習率。initialize_weights()用於初始化權重 ...

Lasso回歸於嶺回歸非常相似，它們的差別在於使用了不同的正則化項。最終都實現了約束參數從而防止過擬合的效果。但是Lasso之所以重要，還有另一個原因是：Lasso能夠將一些作用比較小的特征的參數訓練為0，從而獲得稀疏解。也就是說用這種方法，在訓練模型的過程中實現了降維(特征篩選)的目的 ...

python代碼實現回歸分析--線性回歸 Aming 科技 ...

用梯度等於0的方式求得全局最優解： 上述方程與一般線性回歸方程相比多了一項λI，其中I表示單位矩陣 ...

彈性網回歸是lasso回歸和嶺回歸的結合，其代價函數為： 若令，則 由此可知，彈性網的懲罰系數恰好為嶺回歸罰函數和Lasso罰函數的一個凸線性組合．當α=0時，彈性網回歸即為嶺回歸；當 α=1時，彈性網回歸即為Lasso回歸．因此，彈性網回歸兼有Lasso回歸和嶺回歸的優點，既能達到 ...