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...
然后发现梯度下降算法也有三种方法，最后又引入了岭回归和lasso回归，线性回归这块基本就这样了。
惩罚回归(Penalized regression)包含一个约束，即选择回归系数使残差平方和和最小，加上惩罚项，惩罚项的...
Linear Regression: Linear Regression is one of the most simple Machine learning algorithm that comes under Supervised Learning technique and used for solving regression problems. It is used for predicting the continuous dependent variable with the help of independent variables. ...
线性回归 (Linear Regression) 是统计学和机器学习中最基础、最广泛使用的预测建模技术之一。它的基本思想是通过建立自变量(独立变量)和因变量(响应变量)之间的线性关系,来预测或解释因变量的变化。线性回归模型假设因变量是自变量的线性组合,再加上一个误差项。在线性回归中,我们试图找到最佳拟合线,即能够最小化实际...
LinearRegression,RidgeCV,LassoCV,ElasticNetCV各自使用场景 概念: #线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系,求出线性回归系数θ,也就是Y=Xθ, 其中Y的维度为m x 1,X的维度为 m x n,而θ的维度为 n x 1, m代表样本个数, n代表样本特征的维度 ...
答案是可以的,这种情况就是lasso了: 遗憾的是,lasso是不能像ridge regression和linear regression一样写出“显式解”的,必须用数值方法去近似上面的优化问题的解。 幸运的是,统计学家发现用lasso算出来的beta的很多项是0,也就是说你在估计参数的时候顺带着把model selection也一起做了,买一送一哦亲!
Lasso回归 分类问题的线性模型 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 ...
工业蒸汽量数据集分别运用LinearRegression逐步回归LASSO回归SGDRegressor 工业蒸汽量预测摘要 参赛情况 1. 项目概述 项目背景:影响火力发电的核心因素是锅炉所产生的蒸汽量。锅炉产生的蒸汽量受到燃料供给量、供水量、锅炉的床温、锅炉的压力等诸多因素的影响。