Linear Regression(线性回归)、Lasso、Ridge(岭回归)是三个最常见的回归方法,后两者相比线性回归而言,增加了对回归权重大小的惩罚,进而降低了模型过拟合的风险。 这三种回归的定义如下: 给定一个数据集 D=\l…
SVD与主成分的关系:特征值越大,方差越大。 三、Robust regression鲁棒线性回归(Laplace/Student似然+均匀先验) 因为先验服从均匀分布,所以求鲁棒线性回归即求Laplace/Student最大似然。在heavy tail(奇异点较多)情况下用鲁棒线性回归,因为Laplace/Student分布比高斯分布更鲁棒。 似然函数为: 由于零点不可微,所以求解析解...
🍋LASSO回归(LASSO Regression) LASSO回归,又称L1正则化,是另一种处理多重共线性问题的线性回归方法。与岭回归不同,LASSO回归在损失函数中添加的正则化项是回归系数的绝对值之和,其数学表达式如下: 与岭回归相比,LASSO回归有以下特点: ●LASSO回归具有特征选择的能力,它可以将某些回归系数缩减至零,从而自动选择重要...
比如n=50, p=5，而且这五个变量还不存在multicolinearity.Ridge Regression的提出就是为了解决multicolinear...
【机器学习(5)】Scikit-learn创建线性回归模型(LinearRegression、Lasso及Ridge)和逻辑回归模型(logistic),1.数据加载假如进行房价的预测,这里加载的数据共1000条,共十个维度(十个特征),除了id以外,其余的都
进一步,Lasso Regression的写法是 这实际上也是在原始矩阵上施加了一些变换,期望离奇异阵远一些,另外1范数的引入,使得模型训练的过程本身包含了model selection的功能,在上面的回复里都举出了很多的例子,在一本像样些的ML/DM的教材里也大抵都有着比形象的示例图,在这里我就不再重复了。
线性回归 (Linear Regression): 线性回归关系是线性的, 使用恒等链接函数 逻辑回归 (Logistic Regression): 逻辑回归关系是 S 形的 (Sigmoid) 函数 误差计算 线性回归 (Linear Regression): 线性回归使用均方误差 (MSE) 来计算模型误差 逻辑回归 (Logistic Regression): 逻辑回归使用对数损失函数 (Logarithmic Loss Fu...
class Lasso(LinearModel): """ Lasso Regression, training by Coordinate Descent. cost = ||X @ coef_||^2 + alpha * ||coef_||_1 """ def __init__(self, alpha=1.0, n_iter=1000, e=0.1): self.alpha = alpha self.n_iter = n_iter ...
LogisticRegression LinearSVC -- 线性支持向量机 总结 线性模型 线性模型被广泛应用于实践中,线性模型利用输入特征的线性函数(linear function)进行预测。 回归问题的线性模型 线性模型预测的一般公式为: y = w [ 0 ] ∗ x [ 0 ] + w [ 1 ] ∗ x [ 1 ] + w [ 2 ] ∗ x [ 2 ] + . . ...
Ridge Regression的提出就是为了解决multicolinearity的，加一个L2 penalty term也是因为算起来方便。然而它...