《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 2024-05-18 16:27:44 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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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 3154
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。
[机器学习]前向逐步回归
sinat_33487968的博客
04-24 5833
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
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）
最新发布
qq_51222843的博客
05-18 1624
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
04-18 701
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 1907
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~回归
whaosoft143ai的博客
06-06 2398
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 1510
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) ...
机器学习实战（基于Scikit-learn、Keras和TensorFlow）Demo笔记
sdtvpengl
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
Morganfs的博客
04-16 1886
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）
Morganfs的博客
04-08 2031
《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（7）：集成学习和随机森林
Morganfs的博客
05-05 1647
· 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：2022.05.05~2022.05.05 第六章 集成学习和随机森林 .
机器学习常见回归方法汇总
wjy989256的博客
08-16 4042
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 1414
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 1897
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。
向前逐步回归
weixin_42660711的博客
04-21 3327
向前逐步回归 我们在进行拟合的时候，没有必要将所有变量都引入到我们的函数之中，这种操作往往会导致过拟合，而过拟合带来的致命影响就是泛化能力差，最小二乘法估计参数的时候无法终止学习的过程。向前逐步回归的引入则可以控制学习过程中出现的过拟合，它是对最小二乘法的一种优化改进。其基本思想就是由少到多地向模型中引入变量，每次增加一个，直到没有可以引入变量为止，最后通过比较在预留样本上计算出的错误进行模型的选择。 参考连接：https://www.youkuaiyun.com/tags/NtzaUg3sNTc4NjktYmxvZw
简单易学的机器学习算法——lasso
热门推荐
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11-23 1万+
一、lasso
【前向、后向、双向逐步回归-应用于弹性网络机器学习】
weixin_42490142的博客
04-28 1252
在机器学习的特征筛选过程中试图保证穷尽所有有用的特征，选择了双向逐步回归的方法，在网上找双向逐步回归的代码时废了一番力气，最终采用了这一篇【python、R如何实现逐步回归（前向、后向、双向）】 在其基础上改动了一下，添加了N（训练集测试集划分依据）、lag、random参数，可用于时序数据机器学习的特征筛选，贴上来以作分享。 ################################习惯性import所有可能用到的包 import pandas as pd import os import nump
Python实现前向逐步回归（stepwise）
数据派THU
03-26 411
来源：我不爱机器学习 本文约1200字，建议阅读5分钟 本文为你介绍用statsmodels写的向前逐步回归的工具。Python的statsmodels包含了一些R风格的统计模型和工具。在内部实现上，statsmodels使用patsy包将数据转化为矩阵并建立线性模型，具体信息参见pasty主页http://patsy.readthedocs.io/en/latest/overview.html。...
前向逐步回归
提拉米苏的博客
08-02 2884
前向逐步回归 1、也是解决和岭回归一样问题的算法。 2、前向逐步回归属于一种贪心算法，即每一步都尽可能减少误差，一开始，所有的权重都是设为1，然后每一步所做的决策时对某个权重增加或减少一个很小的值。 3、伪代码： 数据标准化，使其分布满足0均值和单位方差 在每轮迭代过程中: 设置当前最小的误差lowestError为正无穷 对每一个特征值： 增大或减少：
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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