相比较岭回归,LASSO使用L1-norm,即所有特征权重的绝对值之和,极大地提高了模型的解释性。 在这里,我们只要知道,LASSO回归是一个用来减少共线性影响,筛选出影像组学特征,并可以获得线性回归公式,即可直接建立影像组学模型的方法。 最终通过LASSO回归,最终得到了5个ra...
线性分类器:模型是参数的线性函数,分类平面是(超)平面;非线性分类器:模型分界面可以是曲面或者超平面的组合。 典型的线性分类器有感知机,LDA,逻辑斯特回归,SVM(线性核); 典型的非线性分类器有朴素贝叶斯(有文章说这个本质是线性的,http://dataunion.org/12344.html),kNN,决策树,SVM(...
LASSO 回归,相当于为模型添加了这样一个先验知识:w 服从零均值拉普拉斯分布。 首先看看拉普拉斯分布长什么样子: 由于引入了先验知识,所以似然函数这样写: 取log 再取负,得到目标函数: 等价于原始损失函数的后面加上了 L1 正则,因此 L1 正则的本质其实是为模型增加了“模型参数服从零均值拉普拉斯分布”这一先验知...
OvM:给定数据集D,假定其中有N个真实类别,每次取出一个类作为正类,剩余的所有类别作为一个新的反类,从而产生N个二分类学习器,在测试阶段,得出N个结果,若仅有一个学习器预测为正类,则对应的类标作为最终分类结果。 优点:普适性还比较广,可以应用于能输出值或者概率的分类器,同时效率相对较好,有多少个类别就训...
xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位。 顾名思义,lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机。 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的,高效的,有...
L1 正则化(Lasso回归)是通过向⽬标函数添加⼀个参数惩罚项 Ω(θ),为各个参数的绝对值之和。从贝叶斯角度,L1的约束项也可以视为模型参数引入拉普拉斯分布约束。如下为目标函数J再加上L1正则式: 对带L1目标函数的模型参数更新权重(其中 sgn(x) 为符号函数,取参数的正负号): 可见,在-αsgn(w)项的作用下...
LR回归,虽然这个算法从名字上来看,是回归算法,但其实际上是一个分类算法,学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中,有几十种分类器,LR回归是其中最常用的一个。 LR回归是在线性回归模型的基础上,使用函数,将线性模型的结果压缩到之间...
L1 (Lasso) 和 L2 (Lasso) 是两种最常见的正则化类型 (Ridge)。正则化不是简单地最大化上述成本函数,而是对系数的大小施加限制以避免过度拟合。L1 和 L2 使用不同的方法来定义系数的上限,允许 L1 通过将系数设置为 0 来进行特征选择,以减少相关性较低的特征并减少多重共线性,而 L2 惩罚非常大的系数,但不...
LASSO 回归,相当于为模型添加了这样一个先验知识:w 服从零均值拉普拉斯分布 < 2 > 正则化 对参数 w 引入零均值高斯先验 逻辑斯蒂回归跟线性回归比有什么区别? 虽然逻辑回归能够用于分类,不过其本质还是线性回归。它仅在线性回归的基础上,在特征到结果的映射中加入了一层sigmoid函数(非线性)映射,把 ...
L1范数:是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算子”(Lasso regularization)。那么,参数稀疏有什么好处呢? L1可以自动进行特征选择。一般情况下,很多特征x与y没有多大联系。当我们在损失函数中考虑到这些特征时,虽然可以降低训练误差,但是当新的样本出现,这些没有携带多少信息的特征就会干扰预测正确结果...