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,...
主要思想:综合岭回归与Lasso回归,在目标函数中加入L1正则化和L2正则化,降低模型复杂度,得到较好模型 模型: 8、如何选择回归算法 面对如此多的回归模型,最重要的是根据自变量因变量的类型、数据的维数和其他数据的重要特征去选择最合适的方法。以下是我们选择正确回归模型时要主要考虑的因素: 1.数据探索是建立预测模型...
线性回归通常是人们学习机器学习和数据科学的第一个算法。线性回归是一种线性模型,它假设输入变量 (X) 和单个输出变量 (y) 之间存在线性关系。 一般来说,有两种情况: 单变量线性回归:它对单个输入变量(单个特征变量)和单个输出变量之间的关系进行建模。 多变量线性回归(也称为多元线性回归):它对多个输入变量(多个...
决策树回归与支持向量机回归类似,但分类规则不同。决策树分为ID3、C4.5和CART算法。ID3算法以信息增益为基础进行分叉,C4.5采用信息增益率,而CART算法以基尼系数进行划分。每个样本经过一系列划分后,落在某个叶子节点上,决策树回归值等于该叶子节点上所有样本的均值。5️⃣ 逻辑回归 🔄 尽管名为回归,但逻辑回归...
线形回归方程,就是有n个特征,然后每个特征Xi都有相应的系数Wi,并且在所有特征值为0的情况下,目标值有一个默认值W0,因此: 线性回归方程为: 整合后的公式为: 3. 损失函数 损失函数是一个贯穿整个机器学习的一个重要概念,大部分机器学习算法都有误差,我们需要通过显性的公式来描述这个误差,并将这个误差优化到最小...
常见的回归算法有: 线性回归、Logistic回归、Softmax回归... ① 回归算法属于一种有监督学习 ② 回归算法是一种比较常用的机器学习算法,用来建立自变量(x)与因变量(y)之间的关系;从机器学习的角度来讲,用于构建一个算法模型(函数)来做属性(x)与标签(y)之间的映射关系, 在算法...
线性回归算法是一种基于统计学的机器学习算法，它的基本思想是，假设存在一个线性关系，可以用一个方程来描述输入变量和输出变量之间的关系。比如，假设房价和房屋面积之间存在一个线性关系，那么就可以用一个方程来表示：房价等于a乘房屋面积加b 其中，a和b是两个未知的参数，也叫做回归系数。如果我们能够根据已有的...
1)回归算法与众多机器算法的鲜明区别在于,它可以解决多自变量对一个因变量的问题,也可以处理多个自变量对多个因变量的问题。 2)经过转化以后,回归算法与支持向量机实际上具有等价性质。孙德山在他的论文《支持向量机分类与回归算法的关系研究》中阐述了这个观点并加以证明。回归算法的方程,能够直接求解的情形微乎其微,...
1、机器学习算法简介 机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信息和知识，并将其应用于新的未知数据中。1.1 机器学习算法包含的两个步骤 机器学习算法...