1.Linear Regression:（线性回归）用一个因变量（Y）与多个自变量（x1,x2...）的关系，表达式：Y = a + W * X简单来说， 通过一条直线来拟合自变量与因变量之间的关系。参数W，a取不同的值， 会得不同的直线， 得到最优直线的过程就是线性回归的算法过程，也就是求解参数W,a的过程。最优直线的求解是基于最小二乘法（Ordinary Least Squares）。线性回归
接下来我一个一个给大家解析作者先模拟了一个数据集，大概长这样： 这个数据集有1000个个案，6个变量，其中age和lac都是正态分布的连续自变量，和shock为因子，y是二分类结局，Y是多分类结局（3分类），所以我们如果用y做结局，就是拟合一个二分类逻辑斯蒂回归，用Y做结局就是多分类逻辑斯蒂回归。接下来我们一个一个看：二分类结局的列线图画法画列线图用到的包是rms。第一步我
Kaggle 网站（https://www.kaggle.com/）成立于 2010 年，是当下最流行的进行数据发掘和预测模型竞赛的在线平台。 与 Kaggle 合作的公司可以在网站上提出一个问题或者目标，同时提供相关数据，来自世界各地的计算机科学家、统计学家和建模爱好者， 将受领任务，通过比较模型的某些性能参数，角逐出优胜者。 通过大量的比赛，一系列优秀的数据挖掘模型脱颖而出，受到广大建模者的认
线性回归存在一个很重要的问题就是过拟合(overfitting)问题，所谓过拟合简单直白的说就是模型的训练误差极小，而检验误差很大。一个好的学习器不仅能够很好的拟合训练数据，而且能够对未知样本有很强的泛化能力，即低泛化误差。先来看看线性回归中的过拟合现象图中左边的图表示的线性回归模型存在欠拟合现象(underfitting)，欠拟合顾名思义就是对训练数据的拟合程度不够好，训练误差大。中间的线性回归
上一节课我们讲了Tensorflow的工作机制和如何导入测试数据，接下来让我们来看一个最简单示例。学习这节课程需要对机器学习的逻辑回归算法有所了解，如果你对softmax多分类，损失函数，梯度下降算法等感觉很陌生，先学习小白写的机器学习系列.之.逻辑回归。任务描述创建一个简单的逻辑回归多分类的学习算法，我们的训练目标是，通过输入鸢尾花的花萼和花瓣的长度和宽度， 机器能够准确在三种鸢尾花的分类中判断
本篇博文来总结一下回归模型里面两个非常重要的模型。logistic回归 softMAX回归 Logistic回归logistics回归虽然有“回归”两字但是却是分类模型，并且是个二分类模型。logistics回归是个线性分类模型，有着线性的决策边界，但是有着非线性的激活函数去估计后验概率。下面就从数学层面讲讲logistics回归。 首先介绍下sigmoid函数 其函数图像
嵌入式选择有没有可能将特征选择过程与学习器训练过程融为一体。以前我们设计学习器是希望均方误差达到最小值----min E(x;w)但是如果我们希望把不需要的特征变为0呢？我们可以把但是这是一个NP-hard问题。（NP-HARD问题可以理解为容易算出任何一种情况的结果值，但是要计算所有结果值然后统计出最小最大值会很难。） 所以怎么办呢？两个办法，办法一： L2正则化二范数是把所
前言logistic回归的主要思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式，以此进行分类所谓logistic，无非就是True or False两种判断，表明了这其实是一个二分类问题我们又知道回归就是对一些数据点拟合成线性函数，但是线性函数的值域是无穷的所以logistic和回归加在一起，就是要把取值范围从无穷映射到（0,1）上，使之成为一个二分类器所以本文会介绍怎么拟合一个回归函数，然后再把它作为自
线性回归虽然是机器学习中，可以说是最简单的一个模型了，理他最基本的形式通常来说确实比较容易，但是其实如果扩展开来，其实还有很多了解的。线性回归，局部加权线性回归，lasso回归，岭回归，SMO算法，logistics回归(逻辑回归)，softmax回归等等。更进一步，KL散度，协方差矩阵，相关系数，置信度，对比散度等等。线性回归对于最简单的线性回归，我认为就是一个单层的，没有激活函数的全连接神经网
数学解释坐标下降法最小角回归sklearn中的Lasso回归举个栗子数学解
原创
2022-11-02 09:50:57
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现实中产生的特征维度可能很多，特征质量参差不齐，不仅会增加训练过程的时间，也可能会降低模型质量。因此，提取出最具代表性的一部分特征来参与训练就很重要了。 通常有特征抽取和特征选择两种方法。这里分别介绍一下。特征抽取特征抽取中最常见的当属PCA了。PCA 对于特征之间存在正交关系，数据满足高斯分布或指数分布的数据，作线性变换，使用方差、协方差去噪，生成新的主元，接下来按重要性排序后取少数参与训练，达
岭回归，Lasso回归在拟合回归中回出现过拟合现象，表现为拟合方差的过大，训练系数W的过大，加入正则化L1 L2项训练使得方差减少，偏差增大；Lasso-L1回归特性：某些系数可以为0，变为稀疏特征，但其损失方程不可导，a系数增大收敛比岭回归快；Ridge-L2回归特性：系数变小但不为0，方程可导，收敛没Lasso回归快；kappa系数交叉熵损失函数优缺点 优点：在用梯度下降法做参数更新
背景 Lasso（least absolute shrinkage and selection operator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性，最初由斯坦福大学统计学教授Robert Tibshirani于1996年基于Leo Breiman的非负参数推断(Nonnegative Garrot
引言LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出，全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值；同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。1 本文立
数据准备 x yx=t(log2(exprSet+1))
x[1:5,1:3]
y=phe$event
head(phe)[,1:3]
head(y)
y **建立lasso模型**因为因变量是二分类，所以必须指定binomial ，1 表示lasso回归，指定运行50个lammada值，但是如果在运行完50个值之前，模型不在有提高，则会自动停下来**使用glmnet函数拟合模型 ，所谓的拟合模型
阅读本文需要的背景知识点：线性回归算法、一丢丢编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言 上一节我们学习了解决多重共线性的一种方法是对代价函数正则化，其中一种正则化的算法叫岭回归算法（Ridge Regression Algorithm）。下面我们来学习另一种正则化的算法
语法： Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=1e-4, warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection=’cyclic’)类型： 在sklearn.l
scikit-learn 通过交叉验证来公开设置 Lasso中αα 参数的对象: LassoCV 和 LassoLarsCV。 LassoLarsCV 是基于下面解释的 最小角回归 算法。对于具有许多线性回归的高维数据集， LassoCV 最常见。 然而，LassoLarsCV 在寻找 αα 参数值上更具有优势，而且如果样本数量与特征数量相比非常小时，通常 LassoLarsCV 比 LassoC
一、基础理解LASSO 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是模型正则化的一定方式；功能：与岭回归一样，解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题； 二、LASSO 回归 以线性回归为例 1）对于岭回归任务：让最小化的损失函数对应的 θ 值尽量的小；操作：在损失函数中
scikit-learn机器学习（一）–多元线性回归模型 scikit-learn机器学习（二）–岭回归，Lasso回归和ElasticNet回归 scikit-learn机器学习（三）–逻辑回归和线性判别分析LDA多元线性回归模型中，为了是均方差误差最小化，常见的做法是引入正则化，正则化就是给对模型的参数或者说是系数添加一些先验假设，控制模型的空间，使模型的复杂度较小。 正则化目的：防止过拟合
