线性回归,岭回归,LASSO回归与逻辑回归

logistic回归、lasso回归、ridge回归、Elastic Net回归之间的总结 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。 阅读详情

线性回归

线性回归,顾名思义,是使用属性之间的线性组合以预测输出,引入常量项 x 0 = 1 x_0=1 x0​=1 后,其数学公式如下:
y = ∑ i = 0 N w i x i y = \sum_{i=0}^N w_i x_i y=i=0∑N​wi​xi​

一般来说,我们使用均方误差作为其损失函数,其数学公式如下:
L = ∑ k = 1 ( w ⃗ x k − y k ) 2 L=\sum_{k=1} (\vec w x_k-y_k)^2 L=k=1∑​(w xk​−yk​)

岭回归和LASSO回归模型(简记Logistic回归分类模型) 岭回归和LASSO回归模型 目录一、岭回归模型1 λ 值的确定1.1 可视化方法确定 **λ** 值1.2 交叉验证法确定λ值2 模型预测 线性回归模型的参数估计得到的前提是变量构成的矩阵可逆。在实际问题中,常出现的问题: 可能会出现自变量个数多于样本 自变量间存在多重共线性的情况 为解决这类问题,可基于线性回归模型扩展的回归模型:岭回归和LASSO回归模型进行处理。 一、岭回归模型 在线性回... 阅读详情

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线性回归、岭回归、Lasso回归、逻辑回归的总结

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