岭回归、LASSO与LAR的几何意义

最新推荐文章于 2025-06-12 16:43:55 发布
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https://blog.youkuaiyun.com/u013524655/article/details/40922303

http://f.dataguru.cn/thread-598486-1-1.html

http://www.360doc.com/content/11/0520/00/4910_118025769.shtml

 



 


 

 

 
 
 
 
 

 

 
 
 

 

 
 

 

Lasso回归完整指南
ningaiiiii的博客
11-21 1378
lasso回归完整指南
机器学习算法系列（五）- Lasso回归算法（Lasso Regression Algorithm）
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Saisimon`s blog
01-07 8万+
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岭回归（Ridge Regression）详解
最新发布
m0_54570435的博客
06-12 726
抗共线性：有效解决线性回归在特征高度相关时的参数不稳定问题；灵活性：通过 λ 参数精确控制正则化强度，适配不同复杂度的数据集；理论完备：兼具频率学派（正则化）与贝叶斯学派（先验分布）的解释，数学性质清晰。
多元线性回归-Lasso
weixin_60200880的博客
11-28 9361
和岭回归的交叉验证相似，除了进行交叉验证之外，LassoCV也会单独建立模型，它会先找出最佳的正则化参数，然后在这个参数下按照模型评估指标进行建模，需要注意的是，LassoCV的模型评估指标选用的是均方误差，而岭回归的模型评估指标是可以自己设定的，并且默认是。的大小，对标签贡献更少的特征的系数会更小，也会更容易被压缩。可见，比起岭回归，Lasso所带的L1正则项对于系数的惩罚要重很多，并且它会将系数压缩至0，因此可以被用来作特征选择，也因此，我们往往让Lasso的正则化系数。在很小的空间中变动。
用Python实现9大回归算法详解——02. Lasso 回归算法
qq_41698317的博客
08-14 5438
Lasso 回归是一种有效的线性回归方法，通过引入正则化项来避免过拟合并自动选择特征。在模型训练过程中，Lasso 回归不仅能够对系数进行缩减，还能够将不重要的特征的系数缩减为零，实现特征选择。通过案例分析，我们验证了 Lasso 回归在特征选择和模型简化中的有效性，并展示了如何使用 Python 进行实现和结果分析。
7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解
weixin_50804299的博客
04-22 2万+
拉索回归（Lasso Regression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从而有助于特征选择。在机器学习和统计学中，当数据集具有许多特征时，可能会遇到特征之间存在多重共线性或者某些特征对预测结果影响不大的情况。标准的线性回归方法可能会导致模型过拟合，并且难以解释。为了解决这个问题，拉索回归被提出。它在最小二乘法的基础上，对系数向量添加了一个L1范数惩罚项，这个惩罚项等于所有回归系数绝对值之和的λ倍（λ为惩罚系数）。
r语言岭回归参数选择_多重共线性的解决方法之——岭回归与LASSO
weixin_33824590的博客
12-23 3661
多元线性回归模型的最小二乘估计结果为如果存在较强的共线性，即 中各列向量之间存在较强的相关性，会导致的从而引起对角线上的 值很大并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大。即参数估计量的方差也增大，对参数的估计会不准确。因此，是否可以删除掉一些相关性较强的变量呢？如果p个变量之间具有较强的相关性，那么又应当删除哪几个是比较好的呢？本文介绍两种方法能够判断如何对具有多重共线性的模型进行变量剔除。即...
机器学习(四)变量选择技术----------岭回归，Lasso
可乐联盟
01-04 3988
机器学习(四)变量选择技术----------岭回归，Lasso   我们回顾一下之前线性回归模型里面的一元线性回归模型和多元线性回归模型，里面在谈论如何找到最佳系数时，使用的是最小二乘法，在这里我们先把多元线性回归的最小二乘解简化表达一下 这里可能会有疑问的是X的第一列代表是什么，为什么全是1，第一列代表截距项 多元线性回归的最小二乘解是无偏估计的，什么是无偏估计呢？简单来说就是通过...
岭回归，Lasso——变量选择技术
大羚羊的学习博客
07-07 2万+
本文内容主要基于炼数成金机器学习课程，并且LAR部分参考了文章Lasso算法学习。 解决多重共线性和变量选择的两种方法——岭回归（L2范数）&Lasso（L1范数）。 目录 1 多元线性回归的最小二乘解 2 岭回归 3 LASSO 4 LASSO的计算方法 1 多元线性回归的最小二乘解 Q(β)是残差的平方和的向量化表示，求偏导后得到的解为最小二乘估计； 6.22式中矩...
多重共线性的解决方法之——岭回归与LASSO
liunian920305的博客
06-19 6322
多元线性回归模型 的最小二乘估计结果为 如果存在较强的共线性，即 中各列向量之间存在较强的相关性，会导致的从而引起对角线上的 值很大 并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大。即参数估计量的方差也增大，对参数的估计会不准确。 因此，是否可以删除掉一些相关性较强的变量呢？如果p个变量之间具有较强的相关性，那么又应当删除哪几个是比较好的呢？ 本文介绍两种方法能够判断如何对具有
ESL3.4 学习笔记（奇异值分解与拉格朗日乘子法下的岭回归，Lasso回归，最小角回归及三者对比分析）
nstarLDS的博客
02-20 3377
3.4 收缩的方法 这是一篇有关《统计学习基础》，原书名The Elements of Statistical Learning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高，本博客中有关翻译的内容都是出自该学者的网页，个人解读部分才是自己经过查阅资料和其他学者的学习笔记，结合个人理解总结成的原创内容。 原文 The Elements of ...
线性回归（三）---岭回归
哈伦2019的博客
05-28 2418
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。
Lasso回归（Stata）
qq_53471484的博客
08-10 1万+
Lasso回归用于筛选重要变量
【返璞归真】-Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收缩和选择算子）
Python领域优质萌新学习笔记
12-08 2636
菱形和圆形的几何特性菱形有尖点，容易使某些系数为零。圆形光滑，不会让系数变为零。优化结果Lasso 能进行特征选择（部分系数为零）。Ridge 仅缩小系数（无法选择特征）。
深度探讨岭回归---一种更好用的数学模型
m0_38077124的博客
05-10 5239
岭回归更好用引言继续前进选择最小二乘法（OLS）最小二乘法找到最佳和无偏差系数偏差与方差岭回归的几何理解轮廓和OLS估计圆和岭估计数学公式范数我们真正想要找到的为什么它会收敛而不会变为零使用数据集进行演示导出与导入导出导入 引言 这篇文章的目的是让你更好地使用岭回归，而不仅仅是使用库提供的。然后，“什么是岭回归？”。回答这个问题的最简单方法是“ 线性回归的变化”。最糟糕的方式是从以下数学方程开始，...
岭回归、Lasso及其分析
Byron309的博客
08-30 1万+
基本概念前段我们讨论了线性回归模型的原理策略，假定可以表示为 f(xi)=∑k=1nwkxik+w0=wxif(x_i)=\sum_{k=1}^n {w_kx_{ik} + w_0}=wx_i 其损失函数为： J(w)=12m∑i=1m(yi−f(xi))2=12m||y−Xw||2J(w)= \frac 1{2m}\sum_{i=1}^m {(y_i-f(x_i))^2}=\frac 1{2
画图解释LAR算法的几何意义
mousever的专栏
05-25 4315
1）画图及文字解释p74页下半页关于LAR算法所定义的一系列向量的几何意义，及整个算法的几何意义 回归模型： QQ图片20160323195657.png (972 Bytes) 下载附件  保存到相册 2016-3-23 19:59 上传 （共有p个变量） 给出具有n个样本的样本矩阵： QQ图片20160323195701.png (1
lasso的今世前身
宁静致远
01-24 5491
** lasso的今世前身**引言 年关将至，少不了写年终总结。自己也绞尽脑汁对研读的统计文献做一个总结。我们来聊聊20年前诞生的lasso。lasso理论文章[^footnote]由统计学家Tibshirani, R在于1996年提出，并获得了里程碑式的影响。 简单概述，lasso的目的就是选择合适的自变量。 茫茫变量中怎么遇见合适的它。 此处说明下我们为什么要
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