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 ...
偏差和方差 機器學習算法針對特定數據所訓練出來的模型並非是十全十美的,再加上數據本身的復雜性,誤差不可避免。說到誤差,就必須考慮其來源:模型誤差 偏差 Bias 方差 Variance 數據本身的誤差。其中數據本身的誤差,可能由於記錄過程中的一些不確定性因素等導致,這個我們無法避免,能做的只有不斷優化模型參數來權衡偏差和方差,使得模型誤差盡可能降到最低。偏差:導致偏差的原因有多種,其中一個就是針對 ...
2021-08-27 17:14 0 194 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 ...
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 ...
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 ...
具有L2正則化的線性最小二乘法。嶺回歸是一種專用於線性數據分析的有偏估計回歸方法,實質上是一種改良的最小二乘估計法,通過放棄最小二乘法的無偏性,以損失部分信息、降低精度為代價獲得回歸系數更為符合實際、更可靠的回歸方法,對病態數據的擬合要強於最小二乘法。當數據集中存在共線性的時候,嶺回歸就會 ...
嶺回歸 嶺回歸是一種專用於共線性數據分析的有偏估計回歸方法,實質上是一種改良的最小二乘估計法,通過放棄最小二乘法的無偏性,以損失部分信息、降低精度為代價獲得回歸系數更為符合實際、更可靠的回歸方法,對病態數據的擬合要強於最小二乘法。 使用sklearn.linear_model.Ridge進行嶺 ...