岭回归名字由来

最新推荐文章于 2024-11-20 20:48:07 发布
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详解回归分析中相关变量选择的方法和构建思想——岭回归、LASSO 回归、主成分回归和偏最小二乘回归
从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。
12-26 2322
在线性回归模型中，其参数估计公式为 $\beta=\left(X^{T} X\right)^{-1} X^{T} y,$ 当 $X^{T} X$ 不可逆时无法求出 $\beta,$ 另外,如果 $\left|X^{T} X\right|$ 越趋近于 $0,$ 会使得回归系数趋向于无穷大, 此时得到的回归系数是无意义的。解决这类问题可 以使用岭回归、LASSO 回归、主成分回归、偏最小二乘回归, 主要针对自变量之间存在多重共线性或者自变量个数多于样本量的情况。
回归算法之岭回归
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08-06 7888
1. 岭回归 首先，说一下岭回归名字的由来，w^=(XTX+λI)−1⋅XTy\hat{w} = (X^TX + \lambda I)^{-1}·X^Ty，其中，I 是单位矩阵(对角线全是1，像”山岭“)，λ\lambda 是岭系数(顾名思义…改变其数值可以改变单位矩阵对角线的值) 其次，岭回归是基于最小二乘法 w^=(XTX)−1⋅XTy\hat{w} = (X^TX)^{-1}·X^Ty
岭回归
u010625210的专栏
05-07 6252
岭回归又称脊回归，它的名字来源于模型的解与正则化参数λ之间的图像。岭回归通过牺牲模型的无偏性来得到较好的数值稳定性。
为什么会有岭回归以及Lasso呢？
qq_35475303的博客
02-16 986
先来说线性回归吧： 线性回归 不等于 线性方程。这个概念要搞清楚。 线性回归指的是因变量y与自变量x的系数间的关系。而不是因变量与自变量间的关系。 y = ax + b; y = cx^2 + d*x + e 上述两个方程其实都应当属于线性回归的范畴。 线性回归基本上是最小二乘搞定的，但是存在一个前提，就是（X的转置*X）的逆必须得存在 。但是当向量存在精确共线性 ...
岭回归(Ridge Regression)
weixin_30945039的博客
04-30 488
一、一般线性回归遇到的问题 在处理复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归会遇到一些问题，主要表现在： 预测精度：这里要处理好这样一对为题，即样本的数量和特征的数量 时，最小二乘回归会有较小的方差 时，容易产生过拟合 时，最小二乘回归得不到有意义的结果 模型的解释能力：如果模型中的特征之间有相互关系，这样会增加模型的复杂程度，并且对整个模型的解释能力并没有提...
岭回归，LASSO回归与弹性网
qq_41977984的博客
10-02 2064
这两种回归主要针对特征之间存在多重共线性或者特征数多于样本量的情况。话句话说就是特征向量组成的矩阵不是一个满秩矩阵（特征数大于对应矩阵的秩） 岭回归 岭回归的代价函数是经过L2正则化（正则化可以降低模型复杂度）后的代价函数，如下，并对其求导令导数为0，得到参数θθθ（也即www）如下： L2范数惩罚项的加入使得(XTX+λI){( X^TX+\lambda I)}(XTX+λI)满秩，保证了可逆，但是也由于惩罚项的加入，使得回归系数www(或θ\thetaθ)的估计不再是无偏估计。所以岭回归是以放弃无偏
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，...
机器学习实战（七）线性回归（Linear Regression）
今天你学习了吗
10-25 1416
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...
【回归分析】一文读懂岭回归，附案例教学
热门推荐
HaLosec_Wei
12-06 1万+
1、作用 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。 2、输入输出描述 输入：自变量X至少一项或以上的定量变量或二分类定类变量，因变量Y要求为定量变量（若为定类变量，请使用逻辑回归）。输出：模型检验优度的结果，自变量对因变量的线性关系等等。 3、学习网站 SPSSPRO-免费专业的在线数据分析平台 4、案例示例 案例
岭回归、lasso回归
知难行更难
04-01 1824
岭回归（ridge regression）和lasso（least absolute shrinkage and selection operator）都是OLS的改进，知乎上有关于三者异同的详细讨论：https://www.zhihu.com/question/38121173关于lasso：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26766850这里记录一下最近的学习心得。岭...
什么是岭回归和lasso回归？
m0_57236802的博客
04-18 444
岭回归（Ridge Regression）是一种线性回归的变种，用于处理多重共线性问题，即特征之间存在高度相关性时的问题。它通过在损失函数中添加一个正则化项来实现，该正则化项是权重参数的L2范数乘以一个正则化系数（也称为岭回归系数或惩罚项系数）。线性回归的损失函数通常是均方误差（MSE），而岭回归的损失函数为：其中，y_i 是观测值，x_i 是特征值，w 是权重参数，b 是偏置项，λ 是正则化系数，||w||₂² 是权重参数的L2范数平方。
线性回归（三）---岭回归
哈伦2019的博客
05-28 2407
岭回归 岭回归是一种用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价从而获得更符合实际、更可靠的回归系数，对病态数据（这样的数据中某个元素的微笑变动会导致计算结果误差很大）的拟合效果比最小二乘法好。岭回归通过在代价函数后面加上一个对参数的约束项来防止过拟合。 岭回归参数含义 alpha：{float，array-like}，shape（n_targets） 正则化强度; 必须是正浮点数。 正则化改善了问题的条件并减少了估计的方差。
回归与聚类算法系列④：岭回归
逐梦苍穹的博客
09-11 2224
本文介绍岭回归
应用回归分析：岭回归
Allen1862105的博客
02-18 2502
岭回归，也称为Tikhonov正则化，是一种专门用于处理多重共线性问题的回归分析技术。多重共线性是指模型中的自变量高度相关，这种高度的相关性会导致普通最小二乘法（OLS）估计的回归系数变得非常不稳定，甚至无法解释。岭回归通过引入一个非常小的、称为正则化参数的偏差，来改善估计的稳定性和减少方差，虽然这会以略微增加偏差为代价。
1.1.2. Ridge regression and classification（岭回归和岭分类）
matrix_studio的博客
11-02 2854
1.1.2. Ridge regression and classification 一、简介（岭回归） 岭回归是线性回归中普通最小二乘的一个变体。它在普通最小二乘的目标函数中，增加了一项针对系数的大小的惩罚项(a penalty on the size of the coefficients)，用以解决类似我们上一节所说的线性回归中多重共线性的问题。 怎么理解： 直观上，既然多重共线性导致模型的稳定性很差（稳定性差一般意味着模型不能很好的收敛），任何细微的波动多会导致系数coefficients较大的变
【机器学习300问】109、什么是岭回归模型？
qq_39780701的博客
06-06 1507
什么是岭回归模型？岭回归产生的背景。岭回归的思想和公式。为什么叫岭回归？
岭回归(Ridge Regression)完整指南
最新发布
ningaiiiii的博客
11-20 702
岭回归完整指南
【科技前沿】什么是岭回归？
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
08-18 1526
对回归模型产生积极影响的变量是food_category_Rice Bowl、home_delivery_1.0、food_category_Desert、food_category_Pizza、website_homepage_mention_1.0、food_category_Sandwich、food_category_Salad和area_range——这些因素对我们的模型影响很大。贝塔系数越高，预测因子越重要。我们将考虑食品餐厅的数据集，试图找到最佳的食品组合，以提高其在特定地区的销售量。
岭回归算法研究全面论文集
岭回归算法是一种用于处理具有多重共线性数据的回归分析方法，它可以看作是普通最小二乘法（OLS）的扩展。岭回归在估计回归系数时对系数的大小施加了一定的惩罚，通过引入一个正则化参数（通常称为岭参数λ），减小...
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