线性回归（linear regression），就是用线性函数 f(x)=w⊤x+b 去拟合一组数据 D={(x1,y1),(x...
岭回归 针对高方差,即过拟合的模型,解决办法之一就是对模型进行正则化:限制参数大小(由于本篇博客所提到的岭回归和Lasso都是正则化的特征选择方法,所以对于其他解决过拟合的方法不多赘述)当线性回归过拟合时,权重系数wj就会非常的大,岭回归就是要解决这样的问题。岭回归(Ridge Regression)可以理解为在线性回归的损失...
#先查看方差的变化 alpharange = np.arange(1,1001,100) ridge, lr = [], [] for alpha in alpharange: reg = Ridge(alpha=alpha) linear = LinearRegression() varR = cross_val_score(reg,X,y,cv=5,scoring="r2").var() varLR = cross_val_score(linear,X,y,cv=5,scoring="r2").var()...
Lasso Regression (套索回归)Lasso回归也是为了克服过拟合，但它用的是L1正则化，即参数权重绝对值的和...
最近在看一下Sparse Linear Regression的内容,其中常用的方法就是Lasso回归。主要思想就是在一般的最小二乘上加一个一范数正则项,添加这个正则项之后,得到的回归系数中有些会被置为0,从而得到了一个系数的回归系数。这方面的参考很多,就不详细说明了。 这里,主要要说明的是最小角回归和Lasso回归的关系与区别 在许...
只要数据线性相关,用LinearRegression拟合的不是很好,需要正则化,可以考虑使用岭回归(L2), 如何输入特征的维度很高,而且是稀疏线性关系的话, 岭回归就不太合适,考虑使用Lasso回归。 1.5代码实现 GitHub代码–L2正则化 2.L1正则化(lasso回归) 2.1公式 L1正则化与L2正则化的区别在于惩罚项的不同: ...
统计最高奖得主【高维回归的推断 Inference for High-Dimensional Regression】—Larry Wasserman 54:57 Fisher费雪之女士一直品茶。卡内基梅隆大学统计和机器学习系助理教授【Betting scores, e-values and martingales】 01:19:20 卡内基梅隆大学统计和机器学习系教授【"通用"的统计推断方法和统计里的绿巨人浩克】—...
# Create variables for linear regression A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1,1])) b = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1,1])) # Declare model operations model_output = tf.add(tf.matmul(x_data, A), b) ### # Loss Functions ...
ridge regression设定训练集和测试集 这里有两种方法,先说简单的,1)n-fold cross validation,glmnet自带的功能,即每次把整个数据集拆成n份,n-1份做训练集,1份做测试集,然后做n次模型训练,n一般设定为10,如果样本量比较少的,可以酌情改成n=5。 cv.fit <- cv.glmnet(x,y,alpha = 1,family = 'gaussian'...
tf.set_random_seed(seed)# Create variables for linear regressionA = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1,1])) 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 ...