近期学习了Lasso，并使用matlab运行程序，使用该命令时详细研究了它的使用方法，现在根据matlab关于Lasso的帮助文档对Lasso进行介绍，不过我并未全部了解该命令的参数意义，所以只介绍部分的使用方法：输入参数：Alpha： 即α的值，当为 0，表示Lasso为岭回归，这时它当然不是Lasso了，而是和Lasso相似的岭回归模型，当该值为 1（默认值
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2024-03-26 21:30:51
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# 深入了解10倍交叉验证在R中的实现
交叉验证是评估机器学习模型性能的重要方法之一。特别是在我们希望确保模型的泛化能力时，10倍交叉验证（10-fold cross-validation）是一种常用的方法。本篇文章将教你如何在R语言中实现10倍交叉验证的过程。我们将通过步骤表、示例代码和可视化图形来帮助你理解整个工作流程。
## 流程概览
以下是进行10倍交叉验证的基本步骤：
| 步骤
原创
2024-09-09 07:19:25
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1.交叉验证的分类保留交叉验证：也称简单交叉验证。随机将样本集分为训练集和验证集，比例通常是8:2，或者7:3，在训练集上训练得到模型，在验证集上对模型进行评估。上面步骤可以重复多次，最后选出一个误差最小的模型。K折交叉验证：将样本集分成k份，每次取(k-1)份用来训练模型，用剩余的一份用来验证模型。该步骤同样可以重复多次，最后选出损失函数评估最优的模型或者参数。留一交叉验证：这种方法是K折交叉验
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2024-05-02 22:47:58
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传统的交叉验证在做机器学习时，交叉验证时验证模型稳定性的重要手段。大部分交叉验证仅分为训练集和测试集，每次循环一次，直至覆盖所有数据。这个可以采用sklern中cross_validiation_score 直接运行，如： 该方法的缺点之一是只能拆分成训练集和测试集，当需要验证集来调参数时，无验证集可用。先划分测试集，但不循环实现训练集，测试集，和验证集的一个方法时在训练数据前分割数据，取出一部分
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2024-08-09 11:33:56
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# Logistic回归的交叉验证及其在R语言中的应用
逻辑回归是一种常用的分类算法，特别适用于二分类问题。为了提高模型的泛化能力，我们通常需要使用交叉验证。本文将介绍如何在R语言中实现逻辑回归的交叉验证，并提供代码示例，帮助你更好地理解这个过程。
## 什么是交叉验证？
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的技术，尤其是在数据集较小的情况下。它的基本思想是将数据集分成若干个小子集，然后多次训
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2024-10-29 10:16:45
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0.交叉验证交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标。 交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在我日常项目里面，对于普通适中问题，如果数据样本
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2024-03-19 03:03:14
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1. why 要有交叉验证 ？当模型建立后，我们需要评估下模型的效果，例如，是否存在欠拟合，过拟合等。但是，在我们建立模型时，我们不能使用全部数据用于训练（考试的示例）。因此，我们可以将数据集分为训练集与测试集。然而，模型并不是绝对单一化的，其可能含有很多种不同的配置方案（参数），这种参数不同于我们之前接触过的权重（w）与偏置（b），这是因为，权重与偏置是通过数据学习来的，而这种参数我们需要在训练
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2024-04-03 09:58:12
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目录 文章目录目录Ch1 多元线性回归函数模型加入数据后的模型模型求解梯度下降法正规方程法随机梯度下降法全局最优解评估方法留出法交叉验证法性能度量线性回归模型：平方和误差分类任务：错误率与精度 Ch1 多元线性回归函数模型函数形式向量形式：通常一个向量指的都是列向量，向量的转置是行向量 损失函数：最小均方误差MSE： 线性回归模型：求解损失函数的最小值加入数据后的模型n组数据预测值： 实际值lab
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2024-07-02 21:07:28
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Redmi 10X pro重量为208g，Redmi 10X的重量为205g，轻一些。红米手机爆降600这活动太给力了 机会不容错过https://www.xiaomi.com/10摄像头方面，Redmi 10X前置的是1600万像素镜头，Redmi 10X Pro是2000万像素镜头。后置镜头方面，，Redmi 10X是4800万主摄+800万超广角+200万景深组合的三摄，而Redmi 10X Pro是4800万主摄+800万超广角+800万3x光变+500万微距组合四摄，还支持OIS光学防抖。
原创
2021-08-04 14:48:30
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前边我们已经讲过很多内容了。回顾一下，主要有相关分析，假设检验，和各种回归。以及因子分析。我们知道，对于两组连续变量，我们可以通过假设检验来判断他们的分布是否相同，差异时候存在。不知道大家想过没有，如果我们想讨论两个分类变量的分布是否相同呢？这里我们首先来讨论这个问题。 首先举个例子，假设我们有两个不同季节的某种卫生的是否达标的记录。那么我们就是有两组二分类的变量（就是取值不是这个就是那个，只有
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2024-03-12 17:29:29
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问题模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w 公式里的参数τ？形式化定义：假设可选的模型集合是Μ = {M1, M2, … , Md }，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等
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2024-04-28 22:41:04
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spark 模型选择与超参调优机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程，因此定义完训练模型之后，就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型。如何选择最优的模型，就是本篇的主要内容：模型验证的方法超参数的选择评估函数的选择模型验证的方法在《统计学习方法》这本书中，曾经讲过模型验证的方法有三种，分别是简单的交叉验证，S折交叉验证，留一交叉验证简单的交叉验证即把全部数据按照比例分割成
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2024-06-21 16:34:08
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文章目录一、普及二、使用交叉验证法进行数据划分分类：三、适用交叉验证进行模型评估四、决策树样例1.数据的简单处理2.参数分析3.开始调参4.代码分析五、参考文章六、总结一、普及首先普及一下数据评估方法都有哪些：1.留出法留出法是将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T，即D=S∪T，S∩T=空集，在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。
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2024-05-04 17:42:49
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文章目录逻辑回归的损失函数以MLE角度理解交叉熵以信息论角度理解交叉熵信息熵K-L散度(相对熵)交叉熵(Cross Entropy)推导逻辑回归损失对参数的梯度使用逻辑回归实现乳腺癌数据集二分类 逻辑回归的损失函数有两种方式可以推导出二分类交叉熵损失函数，一个是通过极大似然估计法，另一个则是信息熵。以MLE角度理解交叉熵参考之前如何推导多元线性回归的损失函数，我们可以总结一下这个思想：那就是，一
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2024-06-10 10:38:09
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1. 逻辑回归算法描述（是什么？）1.1 逻辑回归的定义可以答作用：用于分类的回归算法，被广泛用于估算一个实例属于某个特定类别的概率。比如：这封电子邮件属于垃圾邮件的概率是什么？某人患病的概率?明天下雨的概率明天下雨的概率如果预估概率超过50%，则模型预测该实例属于该类别（称为正类，标记为“1”），反之，则预测不是；也就是负类，标记为“0”。这样它就成了一个二分类器。逻辑回归处理的常见的时二分类或
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2024-03-19 09:03:21
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学习机器学习的第一个模型是线性回归。除了作为一个简单的理解算法，结合正确的特征，还可以是一个强大的预测模型。在本文中，我们将在Python中构建一个线性回归模型，并应用梯度下降的优化技术来降低成本函数。以下是我们将要讨论的主题：线性回归：模型的解释和概念;梯度下降：关于GD及其变化的解释;代码实现：通过编写Python代码来演示学习的概念;线性回归线性回归是一种基本的预测算法，能够找到两个或多个变
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2024-04-27 19:43:29
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模型防止过拟合1.正则化技术L1正则化L2正则化dropout数据增强提前停止正则化对系数进行惩罚。在深度学习中，它实际上惩罚了节点的权重矩阵。01 L1和L2正则化它是最常见的正则化类型。在回归模型中，L1正则化称为Lasso回归，L2称为岭回归。成本函数=损失（交叉熵）+正则化'y'表示学习关系，' β'表示不同变量或预测变量（x）的系数估计。 λ是调整参数，决定了我们想要多大程度地惩罚模型的
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2024-05-26 11:04:10
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本文主要对回归分析解读,包括一元线性回归,多元线性回归和逻辑回归.1 回归分析“回归”最早由英国生物学家高尔顿在研究孩子身高与其父母身高关系时提出。研究发现，父母个子高，其子代一般也高，但不如父母那么高；父母个子矮，其子女一般也矮，但没有父母那么矮。下一代身高有向中间值回归的趋势，这种趋于中间值的趋势被称为“回归效应”，而他提出的这种研究两个数值变量关系的方法称为回归分析。 回归的意义： 研究
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2024-04-01 06:17:23
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前言python强大的机器学习包scikit-learn可以直接进行交叉分割，之所以写个相当于锻炼自己思维。这两天本来打算开始写朴素贝叶斯分类器的算法的，由于上一篇博文python实现贝叶斯推断——垃圾邮件分类在实现时，在数据划分训练集和测试集的时候遇到两个问题，第一是数据量太少，只有50条数据，解决方法就是扩大数据量咯。第二个，也是今天写这篇博文的目的，就是在训练的时候，我先把数据文件进行随机乱
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2023-11-29 17:53:19
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