线性回归的鲁棒稀疏估计技术

最新推荐文章于 2025-12-16 14:17:05 发布
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#线性回归 #算法 #回归 #稀疏估计 #异常值鲁棒性 #程序那些事 #AIGC

异常值鲁棒与稀疏线性回归系数估计

Takeyuki Sasai, Hironori Fujisawa; 26(93):1−79, 2025.

摘要

研究线性回归系数的异常值鲁棒与稀疏估计问题，其中协变量和噪声受到对抗性异常值污染，且噪声采样自重尾分布。研究结果在比同类研究更弱的假设条件下，提出了更尖锐的误差界。分析依赖于通过通用链式推导得出的若干尖锐浓度不等式。

[摘要][PDF][文献引用]

© 某机构 2025.
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机器学习--线性回归模型
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04-24 1330
上面的例子中，提到影响青少年身高因素只有年龄，像这种寻找只有一个自变量（特征）x，与因变量（标签）y之间的线性关系的模型，叫做一元线性回归。现实生活中，影响青少年的身高因素，不只是年龄，还有饮食、睡眠、遗传和运动等因素，像这种寻找多个自变量（特征）x，与因变量（标签）y之间的线性关系的模型，叫做多元线性回归。多元线性回归几何图形很抽象，我们可以简化理解为，二维平面中的一条直线，三维立体空间中的一个平面。总之，它在空间内是直的、平的。线性回归。
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还在为模型在训练集上表现完美却在测试集上一塌糊涂而烦恼吗？本文将带你认识机器学习中的"防过拟合神器"——正则化技术。我们将从基础概念出发，逐步深入探讨L1和L2正则化的原理、区别和应用场景，并通过生动有趣的Python代码示例展示它们在实际中的威力。无论你是机器学习新手还是想巩固基础的老手，这篇文章都能让你对正则化有更清晰的认识，并学会如何在项目中灵活运用这些技术。
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线性回归是什么 是一种预测模型，利用各个特征的数值去预测目标值。线性回归的主要思想是给每一个特征分配一个权值，最终的预测结果是每个特征值与权值的乘机之和再加上偏置。所以训练的目标是找到各个特征的最佳权值和偏置，使得误差最小。线性回归的假设前提是噪声符合正态分布。线性回归也可以做分类，但是效果不好。 线性回归的五大假设 https://blog.youkuaiyun.com/Noob_daniel/article/details/76087829 1.特征和标签呈线性关系。 2.误差之间相互独立 3.自变量相互独立.
线性回归 & 逻辑回归 & 异常值处理
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线性回归是一种经典的统计学习方法，用于建模因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征）之间的线性关系。它的核心思想是通过拟合一条直线（或超平面）来预测目标变量的值其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合其中wi为权重，尾项为偏置值，y为目标值单变量：yi为真实值y(hat)i为预测值代价函数与损失函数的区别：1.loss function：即单个样本的mse2.cost function：即所有样本的mse。
【机器学习】Lasso回归：稀疏建模与特征选择的艺术
鑫宝的博客
06-21 2911
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【机器学习chp5】线性回归
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11-20 1448
本文遗留问题：（1）第七部分案例分析未完成。（2）回归任务的性能指标评价还只是很简单的理解，自我还没能力高效地得到回归任务进行性能指标。（3）线性回归优化算法中的坐标轴下降理解不够深入目录前言一、回归任务简介二、线性回归模型三、回归任务的损失函数1、L2损失函数（1）定义（2）L2损失函数的概率解释（3）残差分布2、胡伯（Huber）损失函数（1）Huber损失函数的定义（2）Huber损失的优缺点（3）与L1和L2损失的对比（4）Huber损失的图示理解。
2.1深度学习-线性神经⽹络线性回归
weixin_43199439的博客
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线性回归模型
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06-12 449
题目：最终要求是计算出theta的值，并选择最优的tehta 值构成算法公式误差是独立同分布的，服从均值为0，方差为某定值的高斯分布，原因:中心极限定理。实际问题中，很多随机现象可以看做众多因素的独立影响的综合反应，往往服从正态分布似然函数对数似然目标函数过拟合正则项同时使用L1正则和L2正则的线性回归模型就称为Elasitc Net算法(弹性网络算法)实际应用中，数据的维度中是存在噪音和冗余的，...
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