3. Regularized Linear Regression 在线性回归中,我们可以引入正则项(惩罚项)来防止过拟合现象,其中最有名气的两种是Ridge Regression 和 Lasso。它们一般的可以表示为如下优化问题: \begin{equation}\frac{1}{2} \|T - Xw\|_2^2 + \frac{\lambda}{2} \sum_{i=1}^D |w_i|^q
t_value = nctinv(a,n-2,0) disp('回归系数beta的置信区间为:'); [beta-t_value*sqrt(Var_beta),beta+t_value*sqrt(Var_beta)] disp('回归系数alpha的置信区间为:'); [Expection(Y,1)-(beta+t_value*sqrt(Var_beta))*Expection(X,1),... Expection(Y,1)-(beta-t_value*sqrt(Var_beta))...
Coefficients: Estimate Std. Error t valuePr(>|t|) (Intercept) 34.55384 0.56263 61.41 <2e-16 *** lstat -0.95005 0.03873 -24.53 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1 Residual standard error: 6.216 on 504 degrees of freedom Mult...
vectorization是尽量多的使用矩阵计算尽量少的使用for循环,以简化计算过程,提高效率。vectorization的推导在上一篇logistic regression()中有详细的介绍,这里不再重复,结论是:对于前面约定的x,y和θ矩阵的格式,vectorization后的更新过程如下: 这样,不需要for循环,使用矩阵计算可以一次更新θ矩阵。 3. 关于学习率α α的...
按图索骥Generalized Inverses, Ridge Regression, Biased Linear Estimation, and Nonlinear Estimation on JSTOR中给出了vif的计算公式,并且可以看到,1970年这个指标刚被提出来的时候还没有vif这个简称,只有variance inflation factor这个名字。 vif的计算公式
value for each observation (e.g., predicting the temperature based on some other variables), but there can be multiple values (e.g., predicting the location of an object in latitude and longitude). The latter case is called multivariate regression (not to be confused with multiple regression...
线性回归(linear regression)的原理 留给自己的备忘: 线性回归(linear regression)的原理 1概述 回归,统计学术语,表示变量之间的某种数量依存关系,并由此引出回归方程,回归系数。 线性回归(Linear Regression),数理统计中回归分析,用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,其表达形式为y = w'...
Linear regression model: y ~ 1 + x1 + x2 + x3 + x4 + x5 Estimated Coefficients: Estimate SE tStat pValue ___ ___ ___ ___ (Intercept) 0.038164 0.099458 0.38372 0.70205 x1 0.92794 0.087307 10.628 8.5494e-18 x2 -0.075593 0.10044 -0.75264 0.45355...
机器学习-sklearn-一元线性回归 首先导入要用到的包 from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 载入数据 data = np.genfromtxt(r"G:\work\python\jupyter_notebook_work\机器学习\回归\data.csv&qu......
时间序列(Time Series)入门一---Linear Regression With Time Series 欢迎来到时间序列!预测可能是机器学习在现实世界中最常见的应用。企业预测产品需求,政府预测经济和人口增长,气象学家预测天气。对未来事物的理解是科学、政府和行业(更不用说我们的个人… 小象 Moment:又一个开源的时间序列基础模型 时间序列分析跨越...