4、Ridge回归 理论 Ridge回归与LASSO回归非常相似,因为它适用于收缩。Ridge和LASSO回归都非常适用于具有大量彼此不独立(共线性)的特征的数据集,但是两者之间最大的区别是Ridge利用L2正则化,由于L2正则化的性质,系数越来越接近零,但是无法达到零。 正因为如此,如果你希望对每个变量的优先级产生小的影响进行优先级排序,...
1.1 单变量线性回归建模 1.2 代价函数/损失函数(cost function / loss function) 1.3 梯度下降法(gradient descent) 2. 多变量线性回归 2.1 多变量线性回归的算法 2.2 特征缩放 3. *正规方程法(normal equation) 3.1 正规方程法的结论 3.2 正规方程法的证明 3.3 正规方程法的几何意义 3.4 不可逆的解决办法 3.5...
Lasso回归与岭回归非常相似,因为两种技术都有相同的前提:它们都是在回归优化函数中增加一个偏置项,以减少共线性的影响,从而减少模型方差。然而,不像岭回归那样使用平方偏差,Lasso回归使用绝对值偏差作为正则化项: 岭回归和Lasso回归之间存在一些差异,基本上可以归结为L2和L1正则化的性质差异: •内置的特征选择(Built-...
LASSO 回归利用 L1 正则化 LASSO 回归被认为比 Ridge 更好,因为它只选择了一些特征并将其他特征的系数降低到零。 岭回归 岭回归与 LASSO 回归非常相似,因为这两种技术都使用了收缩。 Ridge 和 LASSO 回归都非常适合显示重度多重共线性(特征相互之间高度相关)的模型。 它们之间的主要区别在于 Ridge 使用 L2正则化,...
回归分析是一种统计工具,它利用两个或两个以上变量之间的关系,由一个或几个变量来预测另一个变量。 回归分析中: 自变量只有一个时,叫做一元线性回归, 自变量有多个时,叫做多元线性回归, 分类(Classification)与回归(Regression)都属于监督学习,它们的区别...
机器学习——回归 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 一、线性回归 1.1 拟合函数 ...
回归是一种有监督的学习技术，有助于发现变量之间的相关性,并使我们能够基于一个或多 个预测变量来预测连续输出变量。它主要用于预测，预测，时间序列建模以及确定变量之间的因果关系。在回归中，我们在最适合给定数据点的变量之间绘制图形,使用此图形，机器学习模型可以对数据进行预测。用简单的话说，"回归显示一条线...
一、回归的定义 回归指的是对于训练数据集{xi,yi},其中,yi是连续值。用过学习,找到函数fθ(x),使得: y^i=fθ(xi)≈yi 此时,为了度量找到的函数的优劣,设计了度量的函数,称为损失函数: Loss=12∑i=1n(fθ(xi)−yi)2 二、最小二乘学习法 ...
1.除常数项以外,这种回归的假设与最小二乘回归类似; 2.它收缩了相关系数的值,但没有达到零,这表明它没有特征选择功能 3.这是一个正则化方法,并且使用的是L2正则化。 6. Lasso Regression套索回归 它类似于岭回归,Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operato...
训练回归模型 首先，我们将拆分数据，并使用其中一部分数据来训练模型。 下面是训练数据集：若要深入了解这些 x 和 y 值如何相互关联，我们可以将它们绘制为沿两个轴的坐标，如下所示：现在，我们已准备好将算法应用于训练数据，并将其拟合到将运算应用于 x 以计算 y 的函数。 其中一种算法是线性回归，它的工作...