机器学习总结(一)：线性回归、岭回归、Lasso回归

最新推荐文章于 2023-12-27 09:34:18 发布
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#机器学习 #岭回归 #Lasso回归 #线性回归

本文重点介绍线性回归及其两种常见的正则化形式——岭回归（脊回归）和Lasso回归。通过对比这三种方法的特点和应用场景，帮助读者理解如何选择合适的回归模型来解决实际问题。
机器学习练习之线性回归
freeliao的专栏 在路上奔跑。。。
01-17 3101
还是要打好基础吧，再做做机器学习最基本的技术和方法。这个练习是线性回归，很基本的数据预测方法，练习来自Andrew Ng的http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=MachineLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html课程练习。        线性回归是有监督的学习方法，
机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归
跟随技术的脚步-linolzhang的专栏
01-15 2160
回归 就是 对数据进行拟合，我们常说的 线性回归、高斯回归、SVR、Softmax 都是属于 回归。         最小二乘大家再熟悉不过了，作为入门级的线性回归，可能会遇到的一些问题： （1）参数稳定性和精度问题         如果 观测数据和参数 之间有比较明显的线性关系，最小二乘回归会有很小的偏倚；         如果观测数据个数N远大于参数个数P时，最小二乘回归能得到较小
岭回归分析总结
04-21
岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。岭回归分析主要解决两类问题：数据点少于变量个数；变量间存在共线性。
机器学习——线性回归
影龙武的博客qq_43594119
05-11 2318
机器学习——线性回归 educoder平台练习题 1.简单线性回归与多元线性回归 2.线性回归的正规方程解 代码 #encoding=utf8 import numpy as np def mse_score(y_predict,y_test): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_test(ndarray):真实值 ouput:mse(float):mse损失函数值 ''' #********* Begi
机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】
张小鱼的博客
03-28 1061
机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。机器学习直白来讲，是根据已有的数据，进行算法选择，并基于算法和数据构建模型，最终对未来进行预测。通过数据训练出一个模型->预测未知属性。#定义numpy数组数据，分别基于一元线性回归公式和向量形式计算线性权重和偏置值；#计算结果与ScikitLearn中提供的线性回归函数计算结果进行比较。[10.95, 11.18], #使用array函数创建二维数组])x = data[:,0] #第一列数据为自变量x，一维数组。
机器学习：基于线性回归、岭回归、xgboost回归、Lasso回归、随机森林回归预测卡路里消耗
06-11
机器学习：基于线性回归、岭回归、xgboost回归、Lasso回归、随机森林回归预测卡路里消耗 1. 线性回归：线性回归是一种基本的机器学习算法，用于建立连续变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在预测卡路里消耗...
机器学习新加坡南洋理工机器学习-回归分析全面指南：线性回归、岭回归与Lasso回归模型详解及应用介绍了机器学习
06-23
内容概要：本文全面介绍了机器学习中的回归分析，从简单的线性模型到高级的岭回归和套索回归，涵盖了回归的基本概念、模型拟合方法、评估指标以及验证技术。文章首先区分了回归与分类的不同之处，指出回归用于预测...
《机器学习实战：线性回归算法应用与解析》
08-02
例如，多元线性回归、岭回归、Lasso回归和逻辑回归都是线性回归算法的变种，它们各有其适用场景和优势。通过学习这些扩展方法，学员能够更加灵活地应对各类数据分析任务。 对于那些数学基础薄弱的初学者来说，课程...
机器学习中的回归问题：线性回归与逻辑回归等解析
最新发布
08-17
岭回归和LASSO回归是处理多重共线性和过拟合问题的方法，它们通过在损失函数中引入一个正则化项来限制模型参数的大小，从而增强模型的泛化能力。 在机器学习的实践中，回归问题的解决通常涉及数据的预处理、特征...
机器学习回归分析详解：线性回归、岭回归与Lasso回归模型全面解析
资源摘要信息: 本文《机器学习新加坡南洋理工机器学习-回归分析全面指南：线性回归、岭回归与Lasso回归模型详解及应用》是一篇系统性极强、内容详尽的回归分析技术文档，旨在为读者提供从基础理论到高级建模方法的...
PYTHON基础：线性算法--线性回归｜岭回归｜套索回归模型
weixin_47567401的博客
12-27 1632
本文介绍了线性回顾的三种算法
【机器学习】回归算法总结 | 线性回归 | 岭回归 | | 套索回归 | 弹性网络回归 | KNN | CART| SVM
weixin_46274756的博客
09-21 1148
回归算法总结 | 线性回归 | 岭回归 | | 套索回归 | 弹性网络回归 | KNN | CART| SVM
机器学习课程梳理 (01) ——线性回归
github_27452325的博客
12-05 673
来源：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html 在这个例子中，因为数据方差比较小，迭代500次可以得到非常近似的解。但是如同文中所讲，运行1500次可以得到更加精确的解，4位有效数字情况下和理论解相同。
机器学习-8.线性回归
热门推荐
Pretend的博客
12-04 1万+
EduCoder：机器学习—线性回归 第1关：简单线性回归与多元线性回归 第2关：逻辑回归的损失函数 编程要求： 该实战内容中数据为一元数据，利用 pandas 读入数据文件，并为相应的数据附上名字标签，分别为Population 和 Profit。 data = pd.read_csv(path, header= , names=[ ' ', ' ' ]) 代码如下： #encoding=utf8 import os
偏最小二乘回归分析_回归分析|笔记整理（A）——岭回归，主成分回归（上）...
weixin_39675679的博客
12-03 1032
大家好！如果你看过之前的《抽象代数》的笔记，你肯定就不会陌生了。这里的A就是10的意思。这一节我们会关注岭回归和主成分回归的内容（当然主成分回归只是引入一下）。它们是上一节多重共线性的自然延伸。有的人称岭回归为“近代统计的开端”，也算是对它的一个很高的赞誉了。另外要注意的是这一节的一些记号会进一步的简化，这是为了公式能够少占点地方……提供之前的笔记：回归分析|笔记整理（1）——引入，一元线性回归（...
【机器学习笔记03】岭回归
Fred's Note
03-03 618
参考资料 【1】    http://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/details/27228279 【2】    讲讲共线性问题 http://www.jianshu.com/p/ef1b27b8aee0?from=timeline 【3】    最小二乘法的矩阵形式推导 http://blog.youkuaiyun.com/monsterhoho/arti...
第8章 机器学习实战之线性回归
lingan_Hong的博客
11-09 1449
第二部分 回归写在前面：回归是监督学习的方法的延续。 监督学习指的是有目标变量或预测目标的机器学习方法 。 回归与分类的不同，就在于其目标变量是连续数值型 。分类输出的是标称型类别值。主要内容： ● 线性回归 ● 局部加权线性回归 ● 岭回归和逐步线性回归 ● 预测鲍鱼年龄和玩具售价分类的目标变量是标称型数据，下面我们会对连续型的数据做出预测。8.1 用线性回归找到最佳
机器学习实战——笔记（线性回归）
Dlog的博客
01-16 398
线性回归 目录 线性回归 小练习 把李宏毅的“宝可梦”线性回归的视频又刷了一遍~ 是时候记录下来啦~ 一、线性回归 首先，什么是线性回归？ 无非就是一个函数 f(x)=wx+bf(x)= wx+bf(x)=wx+b 举个“宝可梦”的例子： 小智在野外抓了一只皮卡丘，皮卡丘进化后是雷丘，小智想知道雷丘的战斗力如何？ 小智去问大木博士，博士只给了小智10只宝可梦的详细信息（进化前和进化后的属性...
机器学习1基础回归模型之线性回归，岭回归和Lasso回归
zhuchangbo18的博客
08-24 1424
基础回归模型包括： 1.Linear Regression(线性回归)及其高阶版[Ridge Regression(岭回归)和Lasso回归] 2.Logistic Regression(逻辑回归) 3.Softmax Regression 其中后两个在神经网络中也经常用到 任务：...
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