线性回归 最小二乘法 SVM核

最新推荐文章于 2024-07-22 16:45:44 发布
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博客探讨了线性回归与逻辑回归的区别，并介绍了Lasso方法在回归分析中的应用，强调其压缩和选择特征的能力。内容还涉及到求极值的数学思想，如梯度下降法，并提到了SVM在模型构建中的角色。此外，讨论了逻辑回归的决策函数和伯努利分布下的似然函数。

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Lasso 的基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和最小化，从而能够产生某些严格等于0 的回归系数，得到可以解释的模型。
Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator, Tibshirani(1996))方法是一种压缩估计。它通过构造一个罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些系数，同时设定一些系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。

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https://www.zhihu.com/question/37031188

https://blog.youkuaiyun.com/hzw19920329/article/details/77200475

线性回归和逻辑回归的区别

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粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测
abc991835105的博客
03-05 1318
粒子群改进点 最小二乘支持向量机SVM能很好的实现回归分析，比没有改进的效果要很多
机器学习之回归模型-一元线性回归理论与最小二乘法实现
nuist_NJUPT的博客
12-03 1631
机器学习之回归模型-线性回归理论与最小二乘法实现 线性回归是一种线性模型，它假设输入变量x与单个输出变量y之间存在线性关系。 具体的说，就是利用线性回归模型，从一组输入变量的线性组合中，计算出输出变量y。 如下图所示，只有一次项，我们称之为线性。 正常我们求解线性方程的方式如下所示：当我们有两组数据，我们就可以带入求解出系数，若再有一组值，则可以带入验证。 正常两个点确定一条直线，但是实际情况往往是海量数据，而不是2组数据，即大量的点，而不是两个点，我们要的是一条尽量可能拟合这些点分布状态的一条直线，即
从最小二乘学习推出SVM
q__y__L的博客
11-22 2446
最小二乘和SVM都是大家熟悉的算法，但是一般讲SVM或者最小二乘时都不会讲到它们之间的联系，但实际上SVM是可以从最小二乘中推导出来的。最小二乘和SVM都是大家熟悉的算法，但是一般讲SVM或者最小二乘时都不会讲到它们之间的联系，但实际上SVM是可以从最小二乘中推导出来的。 关于最小二乘 为了便于理解后面的SVM,这里还是先简单说一下最小二乘学习法。以最容易的ℓ2约束的最小二乘学习法为例：\quad
基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行分类、函数估计、时间序列预测和无监督学习（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-22 1178
近年来，无论在理论上[31.,还是在数值解法上[4),对积分方程的研究都取得了丰硕的成果。就数值解而言，一些新方法被不断推出，但该方法的两个缺点(隐含层数难确定、容易陷入局部极小值)对克服第一类积分方程的不适定性不利。[1]曹秀梅,朱明月,吴自库.基于LS-SVM的第一类积分方程的近似解法[J].青岛农业大学学报(自然科学版),2022,39(03):222-225.[1]苏磊·乃比,张辉国,胡锡健.基于LS-SVM的时空变系数回归模型算法及仿真[J].计算机仿真,2022,39(07):342-347.
基于最小二乘法和SVM从天气预报中预测太阳能发电量（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
07-31 647
智能电网计划的一个关键目标是显著提高可再生能源在电网能源中所占的比例。将可再生能源纳入电网的一个挑战是，它们的发电是间歇性的和不可控的。因此，预测未来的可再生能源发电非常重要，因为随着发电量的变化，电网必须调度发电机以满足需求。虽然手动开发复杂的预测模型对于大型太阳能发电场可能是可行的，但将其开发用于整个电网中数百万家庭的分布式发电是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，在本文中，我们探索使用机器学习技术从国家气象局（NWS）天气预报中自动创建特定于站点的太阳能发电预测模型。...
支持向量机SVM和最小二乘支持向量机LSSVM
YH_24H的博客
08-04 6911
SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中 目标 找到一个超平面,使得它能够尽可能多的将两类数据点正确的分开,同时使分开的两类数据点距离分类面最远。 超平面 SVM考虑寻找一个满足分类要求的分割平面(超平面)，并使训练集中的点距离该分割平面尽可能地远，即寻找一个分割平面，使其两侧的空白区域(margin)最大。超平面是从n维到n-1维空间的一个映射子控空间 解决方案 解决方法:构造一个在约束条件下的优化问题,具体的说是一个约束二次规划问
giepeng.zip_K._matlab线性回归_二乘法 回归_最小二乘法
07-14
进行逐步线性回归，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,通过反复训练模板能有较高的识别率。
模型之母：简单线性回归&最小二乘法
木东居士
10-23 1175
模型之母：简单线性回归&最小二乘法本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。关于作者：Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师，专注于AI工程化及场景...
机器学习作业，分别使用最小二乘法与高斯核函数拟合非线性函数曲线
02-15
首先，**最小二乘法** 是一种广泛应用于线性回归分析中的方法，其目标是通过调整模型参数，使得预测值与实际观测值之间的差异（残差）平方和最小。在处理线性问题时，最小二乘法非常有效。然而，当面对非线性问题时...
【lssvm预测】基于萤火虫算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现交通流回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
05-23 456
1 简介 短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上,采用萤火虫算法优化最小二乘支持向量机方法进行短期交通流预测模型,取得较好的效果. 支持向量机是一种新的机器学习算
自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法
11-16
自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法,对写高水平的论文有非常好的帮助
支持向量机---SVM 最小二乘支持向量机---LSSVM
Marvin_Huoshan的博客
03-04 4789
1.SVM 支持向量机的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合业损失函数的最小化问题。 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi{-1,+1},分类学习的最基本想法基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。 样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： x+b=0（为法向量，b为...
线性回归练习以及SVM线性分类练习
eininbebop的博客
03-20 341
线性回归练习 1）选取父子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等，判断回归方程是否成立。 现在如果有一个新家庭的数据，已知父亲身高75英寸，请测算儿子的身高为多少？ 2）选取母子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等，判断回归方程是否成立。 3）根据以上数据，阐明你对习俗说法是否正确的分析。 4）你能用多元线性回归方法，计算出父亲、母亲与儿子身高的回归方程吗？ 线性回归方法的有效性判别 鸢尾花Iris数据集进行SVM线性分类练习 ...
【机器学习】最小二乘法支持向量机LSSVM的数学原理与Python实现
热门推荐
Luqiang_Shi的博客
11-18 4万+
【机器学习】最小二乘法支持向量机LSSVM的数学原理与Python实现一、LSSVM数学原理1. 感知机2. SVM3. LSSVM4. LSSVM与SVM的区别二、LSSVM的python实现参考资料 一、LSSVM数学原理 1. 感知机 SVM是从感知机发展而来。假设有m个训练样本{(xi,yi)}i=1m\left\{ {\left. {\left( {{x_i},{y_i}} \right...
基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的数据回归预测
yuchunyu12的博客
07-22 878
本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。总结来说，LSSVM将最小二乘法与支持向量机相结合，通过寻找最优超平面来进行回归预测，其流程包括数据准备、模型选择、模型构建、核函数选择、模型训练和预测步骤。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。
SVM模型应该选择线性核还是高阶RBF核
weixin_42480762的博客
12-21 1880
SVM中常用核函数一般是线性核函数和高斯核函数。以sklearn中的SVC，提供的’linear’和’rbf’做说明。面向[n,m]原始数据集，一般的选取准则： 相对于n，m很大。比如m≥n, m=10000, n=10~1000,即(m/n)>10。考虑’linear’ m很小，n一般大小。比如m=1-1000, n=10~10000,即(m/n)在[0.0001,100]。考虑’rbf’ m很小，n很大。比如n=1-1000，m=50000+，即(m/n)在[~,0.02]。考虑’linear’.
线性SVM，线性可分SVM与核函数
rexyang97的博客
06-27 3165
SVM即支持向量机（support vector machine），是一种分类算法。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。它将实例的特征向量映射为空间中的一些点。如： 而SVM要做的事情就是找到那么一条线， “最好地” 区分这两类点，以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。划分的线是可以有无数条的。 那么哪一条线是最好的呢。SVM 将会寻找可以区分两个类别并且能使间隔（margin or gap）最大的划分超平面。比较好的划分超平面，样本局部扰动时对它的影响最小、产生的分类结果最
SVM核函数
zyp361161的博客
02-17 506
SVM, 线性 构型（分类面为超平面 ）， kernel 线性：
分别用线性SVM和高斯核SVM预测对数据进行分类
Yuetian_w的博客
05-29 5120
本文内容分别用线性SVM和高斯核SVM预测对数据进行分类（1）问题描述：（2）训练过程：使用线性核函数的svm算法使用高斯核函数的SVM算法（3）尝试调用sklearn： 分别用线性SVM和高斯核SVM预测对数据进行分类 （1）问题描述： task1_linear.mat中有一批数据点，试用线性SVM对他们进行分类，并在图中画分出决策边界。task1_gaussian中也有一批数据点，试用高斯核SVM对他们进行分类，并在图中画出决策边界。 （2）训练过程： 使用线性核函数的svm算法 加载数据并可视化：
最小二乘法和svm分类器
最新发布
04-02
### 最小二乘法与SVM分类器的关系及应用 #### 1. 最小二乘法简介 最小二乘法是一种用于估计模型参数的方法，其目标是最小化观测值与预测值之间的误差平方和。这种方法广泛应用于线性回归问题中，在这些场景下，它试图找到一条直线或超平面，使数据点到该直线的距离平方和达到最小。 #### 2. SVM 分类器的核心概念 支持向量机（SVM）的主要目的是通过寻找一个最佳的超平面来分离不同的类别，并且这个超平面对最近的数据点具有最大的几何间隔[^2]。为了处理非线性可分的情况，SVM 使用核函数将输入空间映射到高维特征空间，从而实现复杂边界的划分。 #### 3. 最小二乘法与 SVM 的联系 尽管两者都涉及优化过程，但它们的目标有所不同。最小二乘法主要关注于减少残差平方和，而 SVM 则专注于最大化边界宽度并允许一定程度上的错误分类（软间隔）。然而，有一种变体称为 **最小二乘支持向量机 (LS-SVM)** ，它是传统 SVM 的一种扩展形式： - 在 LS-SVM 中，所有的样本都被视为支持向量； - 它采用等式约束代替不等式约束，这简化了求解过程并将二次规划问题转化为一组线性方程组的问题[^3]。 以下是两者的对比总结表： | 特性 | 最小二乘法 | SVM | |---------------------|------------------------------------|--------------------------------------| | 主要用途 | 回归分析 | 分类 | | 数据分布假设 | 假设噪声服从正态分布 | 不做特定分布假定 | | 解决方法 | 析取解析解 | 需要数值计算 | | 对异常值敏感度 | 较高 | 较低 | #### 4. 应用实例 对于某些实际应用场景而言，如果问题是高度结构化的并且可以接受较高的训练时间成本，则可以选择使用标准版或者改进后的 SVM 方法；而对于那些实时性强、需要快速响应的任务来说，基于最小二乘法构建起来的简单模型可能更加合适。 ```python from sklearn.svm import SVC, SVR from sklearn.linear_model import LinearRegression # Example of using linear regression with least squares method. regressor = LinearRegression() # Example of using Support Vector Machine for classification. classifier = SVC(kernel='linear') ```
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