《机器学习实战》学习笔记-[11]-回归-前向逐步回归

最新推荐文章于 2025-01-02 19:12:54 发布
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分类专栏： [18]机器学习 文章标签： 机器学习
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《机器学习实战》学习笔记-[11]-回归-前向逐步回归

其他学习：你应该掌握的七种回归技术 7 Types of Regression Techniques you should know!

原理简介

（1）在特征较多时，我们面临降低维度分析的问题，也就是统计学中的缩减，去掉不重要的参数，对数据进行降维，根据在特定领域中的知识或是理论假设，选择其中一些可能更有意义的变量进行后续分析。但不是任何情况下我们都掌握这些先验信息，所以基于数据本身的特征提取方法应运而生。

（2）在 stepwise regression 中，提取哪些变量主要基于的假设是：在线性条件下，哪些变量组合能够解释更多的因变量变异，则将其保

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[机器学习]前向逐步回归
sinat_33487968的博客
04-24 5837
前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多的效果，但更加简单。它属于一种贪心算法，即每一步都尽可能的减少误差。 数据如下： 图片 from numpy import * def rssError(yArr,yHatArr): return((yArr-yHatArr)**2).sum() def loadDataSet(fileName): numFeat = len(op
深度探索：机器学习逐步式回归算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-05 3192
逐步式回归（Stepwise Regression）是一种系统性的变量选择方法，在统计学和机器学习领域中广泛应用，尤其适用于多元线性回归模型构建过程中的特征筛选与优化。随着大数据时代的到来，面对具有大量预测因子的数据集，如何有效地识别出对响应变量影响显著的关键因素成为研究热点。逐步回归法以其循序渐进的特征引入与剔除机制，为复杂模型的简化和解释性提升提供了有力工具。
超简单白话文机器学习 - 逐步回归&Lasso,Ridge正则化（含算法讲解，公式全解，手写代码实现，调包实现）
qq_51222843的博客
05-18 1627
正则化是一种在机器学习和统计建模中用于防止过拟合的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据或新数据上表现不佳。正则化通过在损失函数（如最小二乘误差）中添加一个惩罚项，限制模型参数的复杂度，使得模型在训练数据和测试数据上都能表现良好。
机器学习实战之回归
小猪真的真的真的要减肥了
04-18 703
1.线性回归 1.1 优缺点 结果易于理解,计算不复杂对非线性数据拟合效果不好,线性回归将数据视为线性的,可能会出现欠拟合现象,导致不能取得最好的预测效果. 1.2 回归的一般流程       (1) 收集数据       (2) 准备数据:回归需要数值型数据,标称型数据应该转换为二值型数据       (3) 分析数据: 给出数据的可视化二维图有助于对数据作出理解和分析,在采用缩
机器学习-回归
qq_45786520的博客
06-28 1916
回归（regression）是一种统计学的数据拟合方法，逐步的逼近最佳拟合曲线，这个过程中数据看起来似乎渐渐的“回到”这条曲线上。回归分析不仅用于产生拟合曲线，还可以分析数据有“多符合”这条拟合曲线，也即是拟合的置信度。 所以可以简单的认为拟合是目的，回归是实现数据拟合的一种分析方法，除了回归分析以外，还有曲线平滑等其他拟合方法。 线性回归 假设函数： y=ax+by=ax+by=ax+b(一元线性回归) y=c1x1+c2x2+⋯+cnxn+by=c_1x_1+c_2x_2+\cdots+c_nx_n +
机器学习实战（基于Scikit-learn、Keras和TensorFlow）Demo笔记
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04-13 838
机器学习小白，通过不断跑demo打怪提升段位
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（4）：训练模型
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04-16 1891
第四章 训练模型 · Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.04.16~2022.04.？ 到目前为止，我们已经探讨了不同机器学
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（1）
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04-08 2035
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》 - 第一章：机器学习概览，学习内容 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O'Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9.
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（8）：降维
Morganfs的博客
05-08 1681
· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 《机器学习》周志华 · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.05.07~2022.05.08 第八章 降维 许多机器学习问.
机器学习~回归
whaosoft143ai的博客
06-06 2400
回归分析是一种预测建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测因子）之间的关系。通常将这种技术用于预测分析、时间序列建模以及发现变量间的因果关系。例如，我们要研究司机的鲁莽驾驶和其交通事故数量之间的关系，最好的方法就是回归分析。回归分析是建模和分析数据的重要工具。其核心思想是，通过将曲线或直线拟合到数据点，以使各数据点到曲线或直线的距离差最小化。太抽象？没关系，我们将在下文中详细解释这一点。whaosoft aiot http://143ai.com 如何选择正确的回归模型？ 此前，你可能会有这样的结论
python机器学习记录3、岭回归、局部回归、向前逐步回归
weixin_60468829的博客
03-16 1511
注释：Ctrl+KCtrl+C；取消注释：Ctrl+KCtrl+U 单元线性回归，单元指的是一个属性，有m个样本。 多元线性回归，多元是指有n个属性，m个样本。 多元回归部分代码：用五个样本更新权重，numiter是迭代次数。loss是损失函数。 for j in range(numIter): for i in range(l): h= sigmoid(dataMatrix[i:i+5]*weights) ...
机器学习常见回归方法汇总
wjy989256的博客
08-16 4046
1.线性回归（Linear Regression）： 通过最佳的拟合直线，建立因变量与一个或多个自变量间的关系 表达式为：Y = a + b * X，a为直线截距，b为直线斜率。如果给出了自变量X，就能通过这个线性回归表达式算出预测值，即因变量Y。 因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归的本质是线性的。一元线性回归和多元线性回归的区别是多元线性回归变量大于1...
机器学习实战（七）线性回归（Linear Regression）
今天你学习了吗
10-25 1418
目录 0. 前言 1. 假设函数（Hypothesis） 2. 标准线性回归 2.1. 代价函数（Cost Function） 2.2. 梯度下降（Gradient Descent） 2.3. 特征缩放（Feature Scaling） 2.4. 正规方程（Normal Equation） 3. 局部加权线性回归（LWLR） 4. 岭回归 5. lasso 6. 前向逐步线性...
Forward, Backward, Backward+三种求SLCA的方法
09-02 1898
给出k个关键字的IDList，记录所有包含(直接、间接包含)关键字的ID号 求SLCA的本质就是在K个IDLlist中求集合交集 forward： 从前往后进行扫描，从K个IDList里选取最大的id号到其他k-1个IDList里进行二分查找，如果都找到了，说明当前的id是一个CA结点，接着找下一个CA结点，用下一个CA结点判断前一个CA结点是否为SLCA结点，具体方法是判断祖先后代关系。
逐步回归（Stepwise Regression）
最新发布
彬彬侠的博客
01-02 7359
逐步回归（Stepwise Regression） 是一种用于特征选择的统计方法，旨在在众多候选自变量中自动选择对因变量具有显著影响的变量，从而构建一个既简洁又有效的回归模型。逐步回归通过迭代过程，逐步添加或删除自变量，以优化某种模型选择标准（如AIC、BIC、调整后的R2等）。它在统计学、经济学、生物统计、机器学习等领域被广泛应用，尤其在处理多重共线性和高维数据时表现出一定的优势。本文从逐步回归的概念、类型、方法步骤、优缺点、实现方式及实际应用示例等多个方面进行了详细介绍。
线性回归分析spss_SPSS：多重线性回归分析逐步回归（科研案例）
weixin_42511157的博客
01-31 3901
分享SPSS统计分析方法，使科学研究更容易。欢迎关注微信公众号：体育统计交流平台。抖音同步更新，抖音号：游老师ATP。回归分析能够解决的问题：根据父母的身高能否预测孩子的身高？根据行走时的步态参数能否预测老人跌倒概率？哪些因素对标枪成绩影响较大？导致儿童肥胖的主要因素是什么？简单线性回归模型用于分析1个自变量对1个因变量的影响，或者说是由1个自变量预测1个因变量。但是事物间的联系往往是多...
机器学习——回归问题（线性回归，岭回归，逐步回归）
韩绘锦的博客
12-17 1924
线性回归 那么对于给定的数据x1，即矩阵X的第一列数据，预测结果u1将会通过如下公式给出： 现在的问题是，手里有数据矩阵X和对应的标签向量y，怎么才能找到w呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的w。这里的误差是指预测u值和真实y值之间的差值，使用该误差的简单累加将使得正差值和负差值相互抵消，所以我们采用平方误差。 平方误差和可以写做： 为啥能这么变化，记住一个前提：若x为向量，则默认x为列向量...
机器学习 回归问题(线性回归 岭回归 逐步回归）
qq_45019698的博客
12-21 1355
一.线性回归 线性回归就是将输入项分别乘以一些常量，在将结果加起来得到输出。 假定输入数据存放在矩阵 x 中，而回归系数存放在向量 w 中。 那么预测结果可以通过Y=X的转置*W得出。所以我们求解线性回归模型的核心就在于求解w，如何求呢？首先，我们一定是希望预测出来的值和实际值之间的误差越小越好，所以我们评判w好坏，就可以采用实际值与真实值之差表示，但是这个差有正有负，为了避免正负相互抵消的情况，...
机器学习回归算法—线性回归及案例分析
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采菊东篱下，Python满乾坤！
03-24 4万+
一、回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，...
深度解析《机器学习实战》学习笔记及代码
资源摘要信息:"《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-个人学习笔记及代码" 在该资源中，我们主要关注的是机器学习领域中的实战应用，特别是使用了三款在当前业界极其流行且功能强大的库：...
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