最小二乘有监督回归（四）模型选择

最新推荐文章于 2023-05-25 16:52:34 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-25 16:52:34 发布 · 210 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#最小二乘有监督学习 #模型选择

本文探讨了在最小二乘有监督回归中如何选择最优模型参数，包括拉格朗日乘子和核模型带宽h。介绍了通过交叉验证法评估模型泛化能力的方法，即从训练集中抽取部分样本作为独立的测试集，以评估学习结果的有效性。

最小二乘有监督回归（四）模型选择
针对前几节提出的约束条件和核模型的的参数不同，拟合效果也不一样，此节主要介绍如何选择最合适的模型参数
参数主要是拉格朗日乘子和核模型带宽h
先看效果
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
那么如何来确定参数呢，交叉验证法，把训练样本的一部分拿出来作为测试样本，不将其用于学习，只用于评价最终学习结果的泛化误差，方法如下
在这里插入图片描述
matlab程序
在这里插入图片描述

【机器学习】监督学习：分类和回归
Hannah
02-01 1万+
  有没有想过为什么监督学习中“分类”占了一大半？   监督学习是指有目标变量或预测目标的机器学习方法，包括分类和回归。对于分类来说，目标变量是样本所属的类别，在样本数据中，包含每一个样本的特征，如花朵颜色、花瓣大小，也包含这个样本属于什么类别，它是向日葵还是菊花，而这个类别就是目标变量。分类就是根据样本特征对样本进行类别判定的过程。对于回归来说，回归就是为了预测，比如预测北京的房价，每一套房源...
数据科学猫：有监督学习的定义与模型
Orange_Spotty_Cat的博客
06-04 7372
简介有监督学习是与无监督学习相对应的概念。它是数据分析中最常见的建模形式。一句话解释版本：有监督学习知道预测的主体，它通过寻找并定义自变量（一堆属性，X）与因变量（预测目标，Y）之间的关系，以实现通过X预测Y的目的。数据分析与挖掘体系位置有监督学习的目的性很强。所以在数据分析与数据挖掘中，有监督学习与数据分析的关系更大；无监督学习与数据挖掘的关系更大。但是它们都是数据建模领域的知识。有监督学习在整...
监督学习之回归模型
三翼鸟数字化平台的技术实践分享
05-25 912
利用一组有标签的样本数据训练和调优模型参数，使其达到所要求性能的过程。：分类的输出为研究对象所属的类别，类别状态个数有限且离散，是一种定性分析。例如，天气晴、阴、雨三种类型，明天天气预测一定是属于这三种天气类型之一。：回归所预测输出为连续的数值类型，属于一种定量分析。例如，回归模型用于预测明天降雨量具体是多少，是一个连续的变量。
监督学习 回归模型
weixin_30836759的博客
07-23 304
监督学习 —— 回归模型 - 线性回归模型 - 线性回归(linear regression)是一种线性模型，它假设输入变量x 和单个输出变量y之间存在线性关系 - 具体来说，利用线性回归模型，可以从一组输入变量X的线性组合中, 计算输出变量y 线性方程求解 假设我们有一个如下的二元一次方程： 　　　　　　　　　　　　y = ax + b 我们已知两...
分类，聚类及其回归的区别
热门推荐
mike_jun的博客
05-06 2万+
from：https://blog.youkuaiyun.com/u011630575/article/details/78637517以前偶然找到过下图，该图对分类，聚类及其回归表达的很清晰。由上图我们可以看到，机器学习分为四大块，分别是classification (分类)，regression (回归),clustering (聚类),dimensionality reduction (降维...
精选资源
4.rar_Matlab核回归_半参数_半回归_最小二乘估计_线性回归
07-15
本文将围绕MATLAB平台下半参数线性回归模型的核估计方法进行探讨，重点介绍最小二乘核估计和最小二乘正交序列估计的原理与应用。 首先，要理解半参数线性回归模型的优势所在，我们得先回顾一下传统线性回归的局限性...
偏最小二乘回归模型内涵分析方法研究
03-27
偏最小二乘回归模型的构建过程涉及以下几个主要步骤： 1. 提取成分：PLSR通过降维技术，从自变量中提取成分，这些成分能够最大限度地保留原始自变量的信息，并与因变量具有最大的相关性。这些成分被称作 latent ...
精选资源
时序峰值预测的最小二乘支持向量回归模型
01-14
针对最小二乘支持向量回归模型中, 呈稀疏分布的时序峰值样本拟合预测误差偏大的问题, 基于加权最小 二乘思想, 提出一种新的用于时序峰值预测的最小二乘支持向量回归模型. 根据样本分布密度和输出期望幅值, 优化...
精选资源
偏最小二乘回归程序MATLAB.rar_偏最小二乘_光谱回归预测_光谱处理_光谱数据 MATLAB_光谱数据处理
07-14
MATLAB文档"偏最小二乘回归程序MATLAB.docx"很可能详细介绍了如何在MATLAB环境中执行上述步骤，包括数据导入、预处理、PLSR模型构建、模型评估以及可能的变量选择过程。通过学习这份文档，你可以掌握如何利用MATLAB...
Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测（含模型描述及示例代码）
03-12
内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB实现主成分分析（PCA）与偏最小二乘回归（PLS）相结合的方法来处理高维数据，并构建高效的预测模型。它首先阐述了PCA和PLS的基本原理，以及两者结合起来的优势，随后描述了...
01_有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现）
黑泽君
05-18 497
01_有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现）
监督学习回归预测模型简介
weixin_43977647的博客
03-17 1365
1.回归预测 回归预测就是把预测的相关性原则作为基础，把影响预测目标的各因素找出来，然后找出这些因素和预测目标之间的函数关系的近似表达，并且用数学的方法找出来。在利用样本数据对其模型估计参数，并且对模型进行误差检验。回归预测和分类学习中主要的区别在于其待预测的目标是连续变化的。 2.线性回归器 在线性分类器中为了便于把目标映射到[0,1]区间上，而采用了逻辑斯蒂函数，而线性回归问题由于目标直接是实...
机器学习有监督学习之--回归
weixin_34205826的博客
10-31 757
一、引言 　　本材料参考Andrew Ng大神的机器学习课程http://cs229.stanford.edu，以及斯坦福无监督学习UFLDL tutorialhttp://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 　　机器学习中的回归问题属于有监督学习的范畴。回归问题的目标是给定D维输入变量x，并且每一个输入矢量x都有对应的值y，要...
机器学习--监督学习 —— 回归模型
weixin_45793065的博客
07-01 7111
文章目录监督学习 —— 回归模型线性回归模型线性回归模型最小二乘法求解线性回归单线性回归 （最小二乘法）多元线性回归梯度下降法求解线性回归简单线性回归（梯度下降法）线性回归调sklearn库实现**回归分析**泰迪云线性回归波士顿房价数据集（Boston House Price Dataset）逻辑回归代码实现逻辑回归 监督学习 —— 回归模型 ●线性回归模型 – 一元线性回归 – 多元线性回归 ●非线性回归模型 ●最小二乘法 线性回归模型 ●线性回归(linear regression)是一种线性模型，
数据挖掘 —— 有监督学习（回归）
Cyrus_May的博客
04-05 1034
数据挖掘 —— 有监督学习（回归）1. 线性回归模型1.1 线性回归模型1.2 岭回归模型1.3 Lasso回归模型2 逻辑回归模型3 回归树与提升树4 总结 1. 线性回归模型 1.1 线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression LR_model = LinearRegression() LR_model.intercept_ ：截距 LR_model.coef_ ：权重 1.2 岭回归模型 from sklearn.line
最小二乘法分类算法
Rana专栏
01-10 3910
clear all; close all; %样本初始化 x1(1,1)=5.1418; x1(1,2)=0.5950; x1(2,1)=5.5519; x1(2,2)=3.5091; x1(3,1)=5.3836; x1(3,2)=2.8033; x1(4,1)=3.2419; x1(4,2)=3.7278; x1(5,1)=4.4427; x1(5,2)=3.8981; x1(6,1)=4
有监督学习模型总结
weixin_48412526的博客
05-25 2801
模型 概念 model （X → Y 的映射关系） 假设空间：决策函数的集合 F = {f|Y=f(X)} 策略（从假设空间中选取最优的model） 损失函数：一次预测的好坏 风险函数：平均意义下的好坏 计算方法（计算求解最佳参数） eg. 梯度下降 线性回归 线性回归是监督学习方法之一，可以用来解决分类和回归问题。 ...
CAXA3D实体设计2024安装教程(含安装包)
最新发布
01-05
CAXA3D实体设计2024安装教程(含安装包)
面向中国计算机技术与软件专业技术资格水平考试中级软件设计师认证的全面备考资源整合与学习辅助系统_包含官方考试安排通知报名平台链接历年真题解析希赛每日一练备考工具清单考.zip
01-05
面向中国计算机技术与软件专业技术资格水平考试中级软件设计师认证的全面备考资源整合与学习辅助系统_包含官方考试安排通知报名平台链接历年真题解析希赛每日一练备考工具清单考.zip
基于MATLAB的偏最小二乘光谱数据回归预测模型
本资源中提到的“偏最小二乘回归程序MATLAB.docx”文档应详细介绍了如何在MATLAB环境中编写和调用PLS回归代码，可能涵盖了数据导入、预处理流程设计、模型训练、交叉验证、模型评估指标计算（如决定系数R²、均方根...
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