正则化的线性回归： 岭回归与LASSO回归

最新推荐文章于 2024-07-13 13:43:56 发布
转载 最新推荐文章于 2024-07-13 13:43:56 发布 · 253 阅读 · 0

本文深入探讨了信息技术领域的关键概念，涵盖了从编程语言到数据库管理的广泛话题，为读者提供了全面的技术视角。
32、正则化线性回归：LASSO与最小角回归的深入解析
night的博客
09-10 27
本文深入解析了正则化线性回归中的LASSO回归与最小角回归（LAR）算法，详细介绍了其理论基础、实现步骤及代码示例。通过样本内外验证和交叉验证评估了模型性能，探讨了特征选择、停止规则设计以及避免信息泄露等关键问题。文章还提供了LAR算法的q语言实现，并对比了LAR与OLS在参数估计精度上的表现，展示了适当正则化对提升模型泛化能力的重要性。最后提出了算法扩展方向和实际应用场景，为读者进一步研究和应用提供了指导。
机器学习算法系列（五）- Lasso回归算法（Lasso Regression Algorithm）
Saisimon`s blog
01-07 8万+
机器学习算法系列（五）- Lasso回归算法（Lasso Regression Algorithm）
正则化的线性回归 岭回归、Lasso回归
技术札记
05-27 773
文章目录概述岭回归效果Lasso回归效果线性回归效果 概述 正则化的线性回归 岭回归就是正则化的线性回归，线性回归容易出现过拟合，正则化是防止过拟合的常用方法。换句话说是修正后的最小二乘法。 线性回归的误差函数 f(w) = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}{(y-y`)^2} 优化的误差函数是原来线性回归的均方误差上加上L2范数的惩罚项(修正项)，惩罚模型的复杂程度。 f(w) = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}{(y-y`)^2}+\frac{1}{2}a*\
Machine Learning for Data Analysis（3） Lasso Regression Model套索回归
盲人摸象
10-09 449
I am using Python 3.7, Windows 10, Anaconda. The data set tree_addhealth.csvand the code arefrom the courseMachine Learning for Data Analysishttps://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-an...
正则化+岭回归+Lasso回归
Forlogenの解忧杂货铺
08-11 992
详解机器学习中的“正则化”（Regularization） 在学习回归时，如果对于正则化的相关问题不清楚时，看看老师的这篇博客，肯定会受益匪浅的，强力推介！！！...
六、回归——套索回归 (Lasso Regression)的基本应用
Nicole的博客
06-15 4万+
一、使用场合 与岭回归类似，套索 (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 也会对回归系数的绝对值添加一个罚值。此外，它能降低偏差并提高线性回归模型的精度。看看下面的等式： 套索回归与岭回归有一点不同，它在惩罚部分使用的是绝对值，而不是平方值。这导致惩罚（即用以约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等于零。使用的惩罚值越大，估计...
AI算法14-套索回归算法Lasso Regression | LR
yangguangjiujiu99的专栏
07-13 2020
在统计学和机器学习中，套索回归是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性，正则化是一种回归的形式，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的方向进行约束、调整或缩小。也就是说，正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度，从而避免过拟合的危险。一个简单的线性回归关系如下式。其中 Y 代表学习关系，β 代表对不同变量或预测因子 X 的系数估计。拟合过程涉及损失函数，称为残差平方和（RSS）。系数选择要使得它们能最小化损失函数。
正则化线性回归：岭回归与LASSO回归详解
### 正则化线性回归：岭回归与LASSO回归详解 在机器学习领域，线性回归是一种基础且重要的模型。然而，为了提升模型的性能和泛化能力，正则化技术应运而生。本文将深入探讨两种常见的正则化方法：岭回归（Ridge ...
正则化的线性回归：岭回归和 Lasso 回归
weixin_46713695的博客
09-01 1000
岭回归和 Lasso 回归
正则化线性回归：偏差-方差权衡与岭回归实现
# 正则化线性回归：偏差 - 方差权衡与岭回归实现 ## 1. 偏差 - 方差权衡 在预测问题中，我们希望使用变量 $X$ 来预测 $Y$，假设存在关系 $Y = f(X) + \epsilon$，其中 $\epsilon \sim N(0, \sigma_{\epsilon}^2)$。...
电子商务之价格优化算法：非线性回归：岭回归与Lasso回归.docx
最新发布
11-05
在这一过程中，非线性回归模型扮演了重要的角色，其中岭回归和Lasso回归是两种常用的技术，它们通过引入正则化项来解决过拟合问题，提升预测的准确性。价格优化算法能够帮助企业动态调整产品价格，以吸引顾客、增加...
线性回归3：正则化-岭回归
Titus_1996的博客
09-19 399
过拟合解决办法： 加数据 特征选择/特征提取（比如PCA） 正则化 正则化框架： 常用的有两种范数: L1正则是不存在解析解的，我们能求L2范数的目标函数： 所以w为： 对目标函数求导，令其导数为0： 得w估计： 与最小二乘估计对比： ...
线性回归 linear regression 以及 lasso ridge 解析
win_in_action的专栏
09-01 3170
在知乎问答中，看到一个很好的回答，记录到此篇博文中，以便于后期查找。 普通的线性回归的公式是这样的 <img src="https://pic1.zhimg.com/55348094cfdfad25e96219b20d310424_b.png" data-rawwidth="1468" data-rawheight="814&
sklearn实现套索回归(lasso regression)以及调参
lyy的博客
09-23 8978
scikit-learn 通过交叉验证来公开设置 Lasso中αα 参数的对象: LassoCV 和 LassoLarsCV。 LassoLarsCV 是基于下面解释的 最小角回归 算法。 对于具有许多线性回归的高维数据集， LassoCV 最常见。 然而，LassoLarsCV 在寻找 αα 参数值上更具有优势，而且如果样本数量与特征数量相比非常小时，通常 LassoLarsCV 比 Lass...
套索回归 (Lasso Regression)的基本应用
专注于各种资源、教程，免费分享
03-21 5391
一、使用场合    与岭回归类似，套索 (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 也会对回归系数的绝对值添加一个罚值。此外，它能降低偏差并提高线性回归模型的精度。看看下面的等式： 套索回归与岭回归有一点不同，它在惩罚部分使用的是绝对值，而不是平方值。这导致惩罚（即用以约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等...
正则化的线性回归 —— 岭回归与Lasso回归
Loong Cheng的博客
11-11 1990
<模型越深,越宽,提取特征越好,但是带来的问题就是过拟合> 注：正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念，经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。 0. 正则化（Regularization） 前面使用多项式回归，如果多项式...
机器学习之 线性回归（ L1正则化（Lasso回归）+ L2正则化（Ridge回归））（五）
fanhl的博客
05-20 4025
主要参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6004041.html 想看具体的看参考链接，这里主要是重点公式记载。 线性回归是最常见的，之前再梯度下降和最小二乘法里面也都是以线性回归为例的。 模型： 矩阵形式 一般线性回归我们用均方误差作为损失函数。 损失函数的代数法表示如下： 损失函数的矩阵形式： 对于线性回归的损失函数，我们常用的有两种方法来求损失函数...
Scikit-Learn学习笔记——线性回归（基函数回归、岭回归正则化、Lasso正则化）
Little Garden
08-20 4110
线性回归 如果说朴素贝叶斯是解决分类任务的好起点，那么线性回归模型就是解决回归任务的好起点。 简单的线性回归 #简单线性回归 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns;sns.set() rng = np.random.Random...
Lasso回归
热门推荐
学习者的旅途
06-10 10万+
前言 在大数据时代，体现的不只是数据量大，还会涉及到数据维度高的问题，当所能获取到的样本数据量有限的情况下，很有可能出现数据维度d&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;n的情况，n为样本量大小。 对于数据降维，很多教材上会把主成分分析和因子分析归在内，两者都是将原本d维的样本数据通过线性变换变为m维(m.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值