RidgeRegression 岭回归 岭回归使用的是L2正则化,下面的式子就是Ridge Regression的Loss Function 的美丽容颜: 式子的最后面是L2正则项,系数的平方和。上式的等价问题如下: 看我们得到的参数,在零附近是不是很密集,老实说 ridge regression 并不具有产生稀疏解的能力,也就是说参数并不会真出现很多零。假设我们的预...
(L1正规,套索回归) 2 岭回归(Ridge regression) Loss function = OLS loss function + OLS :Ordinary Least Squares,普通最小二乘法 OLS loss function = OLS复杂度: Alpha: 需要调节的参数(超参调节),控制模型复杂度, 类似于KNN里选择K Alpha =0时,得到OLS,会导致过拟合(overfitting) ; Alpha非常大时,w...
1. 线性回归(Linear Regression) 1.1 简述 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 线性回归模型函数 线性回归模型向量方式表达 我们需要一个机制去评估我们θ是否比较好,通过对真实值和预测值之间的误差来确定最优的...
loss function(损失函数)只适用于单个训练样本,但是cost function(成本函数)则是基于整体训练集.所以在训练logistic regression的模型时,我们要找到合适的参数W和b使cost function计算得到的值尽可能小. 2.4 梯度下降法 在此图中横轴表示参数w和b,在实践中w可以是更高维度的数据,此处为了绘制图片,我们将其设置为一个...
Lasso 回归和岭回归（ridge regression）都是在标准线性回归的基础上修改 cost function，即修改式（2）...
ForLasso RegressionandRidge Regression, if is zero, then the Loss function will get back to ordinary least square function, and if is very large, the model will under-fit. the main difference betweenLasso RegressionandRidge Regressionis that Lasso will remove some less important feature by shrinkin...
在机器学习的时候，会在loss function基础上增加一个regularizer项，因为会避免一些问题，比如，过拟合。
一、三种loss fucntion 1. prediction loss function 2. parameter estimation loss 3. support recovery (performance in recovering the support set of the unknown regression vector) 二、三种loss的bound 1.τ2 error bound 2. prediction error bound 3. support recovery 三、sign consistency 1. sign consist...
ridge regression 最为常见的就是对w的模做约束,如ridge regression,岭回归,就是在线性回归的基础上加上l2-norm的约束,loss function是(习惯上一般会去掉前面线性回归目标函数中的常数项1n,同时为了后面推导的简洁性会加上一个12): JR(w)=12∥y−Xw∥2+λ2∥w∥2 ...
b = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1,1]))# Declare model operationsmodel_output = tf.add(tf.matmul(x_data, A), b)### Loss Functions### Select appropriate loss function based on regression typeifregression_type =='LASSO':# Declare Lasso loss function# 增加损失函数,其为改良过的...