最近偶爾在重溫統計學,發現自己工作后用了各種高級的統計分析方法,各種統計模型,卻忽視了統計學中一些最基礎的知識,而這些知識是所有這些高級方法的基礎,基礎不扎實,高級方法用起來真覺得底氣不足,今天看到啞變量在回歸分析中的應用,總結如下: 啞變量(Dummy Variable ...
我怎么覺得自己就像小學生在寫青創日記 知道了pickle是啥。pickle提供了一個簡單的持久化功能。可以將對象以文件的形式存放在磁盤上。 獲得了一些pickle文件,需要找出最快的回歸的方法。 有一個很厲害的人叫Tirthajyoti Sarkar,寫了一篇筆記,比較了八種常用的方法: https: www.freecodecamp.org news data science with pyth ...
2020-07-14 13:42 0 1665 推薦指數:
最近偶爾在重溫統計學,發現自己工作后用了各種高級的統計分析方法,各種統計模型,卻忽視了統計學中一些最基礎的知識,而這些知識是所有這些高級方法的基礎,基礎不扎實,高級方法用起來真覺得底氣不足,今天看到啞變量在回歸分析中的應用,總結如下: 啞變量(Dummy Variable ...
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};.. ...
一、理論 二、數據集 三、代碼實現 clear all; clc; data = load('ex1data1.txt'); X = data(:, 1); y = data(:, 2); m = length(y); % number of training ...
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 ...
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 ...