我们在上一接提到了：如果数据的特征比样本点多，一般加入正则化，这种方法称之为“岭回归”，通过缩减系数来理解数据。 简单来说，岭回归就是在矩阵XTX上加入一个λI正则项来使得矩阵非奇异（可逆）,其中I是单位矩阵，则回归系数的jisuango9ngshi变为： w∗=(XTX+λI)−1XTy 岭回归最先用来处理特征数多于样本数的情况，现在也可以用此法来在估计中加入偏差，从而达到更好的估计。
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2024-05-12 18:40:37
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线性回归——最小二乘和梯度下降一、线性回归1.概念2.损失函数二、最小二乘法三、梯度下降法四、代码 一、线性回归1.概念线性回归，能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个合理的值如下图，平面中存在200个样本，需找出一条合理的直线对其进行拟合通过线性回归，拟合直线效果如下在上述二维平面中，需要做的就是找出一条最佳拟合直线方程，形式如下： 通过不同的算
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2024-04-15 14:30:49
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为什么Regularization可以解决过拟合 一、总结 一句话总结： Regularization是把参数w加到loss里面去，而y=wx+b，参数越小，y越平滑 也就是y对x越不敏感，自然可以解决x本身噪声带来的影响（也就是去除特别数据带来的影响），也就自然越接近真实模型 1、正则化loss算
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2020-09-30 17:29:00
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什么是过拟合？在训练假设函数模型h时，为了让假设函数总能很好的拟合样本特征对应的真实值y，从而使得我们所训练的假设函数缺乏泛化到新数据样本能力。怎样解决过拟合过拟合会在变量过多同时过少的训练时发生，我们有两个选择，一是减少特征的数量，二是正则化，今天我们来重点来讨论正则化，它通过设置惩罚项让参数θ足够小，要让我们的代价函数足够小，就要让θ足够小，由于θ是特征项前面的系数，这样就使特征项趋近于零。岭
原创
2018-06-27 20:43:10
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原创
2023-01-17 08:49:29
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一、过拟合问题
1.1 问题定义
过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。1.2 出现过拟合的原因
1. 训练集的数量级和模型的复杂度不匹配。训练集的数量级要小于模型的复杂度；
2.
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2023-11-13 09:49:01
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岭回归算法：岭回归原理不懂的，请先搞懂岭回归的原理在实现，只看代码不懂原理和不学差不多，不懂的请看什么是岭回归，下面直接给出岭回归的优化公式：经过化简以后的目标公式为： 原始的最小二乘法的无偏估计优化目标公式为：  
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2024-05-22 16:45:29
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欠拟合过拟合欠拟合： -训练集表现不好，而且训练集以外的数据也表现不好 -原因： -数据特征太少 -交叉验证：训练集结果表现不行 -解决：增加数据特征过拟合： -训练集表现很好，但在训练集以外的数据集表现不好 -原因： -数据特征过多 -测试集表现不行 -解决： -...
原创
2022-03-01 10:54:06
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欠拟合过拟合欠拟合： -训练集表现不好，而且训练集以外的数据也表现不好 -原因： -数据特征太少 -交叉验证：训练集结果表现不行 -解决：增加数据特征过拟合： -训练集表现很好，但在训练集以外的数据集表现不好 -原因： -数据特征过多 -测试集表现不行 -解决： -...
原创
2021-07-12 14:37:24
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文章目录练习1：线性回归介绍1 实现简单示例函数1.1 提交解决方案2 单变量线性回归2.1 绘制数据2.2 梯度下降2.2.1 更新公式2.2.2 实现2.2.3 计算成本J(θ)2.2.4 梯度下降2.3 可视化成本函数选做练习3 多变量线性回归3.1 特征标准化3.2 梯度下降总结 练习1：线性回归介绍在本练习中，您将 实现线性回归并了解其在数据上的工作原理。在开始练习前，需要下载如下的文
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2024-09-29 11:08:32
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# 使用Python实现岭回归拟合函数的指南
岭回归是一种线性回归的扩展，用于处理多重共线性问题。它通过在最小二乘法中加入L2正则化项来减小模型的复杂度。对于刚入行的小白，理解并实现岭回归可能会有一定的挑战，本文将为你提供一套完整的实施步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将岭回归的实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| **1. 导入库**
原创
2024-08-31 05:54:16
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目录一、 线性回归二、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法三、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法实例四、 逻辑回归回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。 回归方法有许多种，可通过 3 种方法进
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2024-06-21 22:40:59
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1 、线性回归 1.1 线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线
原创
2022-09-05 15:57:58
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岭回归是一种用于回归的线性模型，因此它的预测公式与普通最小二乘法相同。但在岭回归中，对系数(w)的选择不仅要在训练数据上得到好的预测结果，而且还要拟合附加约束。我们还希望系数尽量小。换句话说，w的所有元素都应接近于0.直观上来看，这意味着每个特征对输出的影响应尽可能小(即斜率很小)，同时仍给出很好的预测结果。这种约束是所谓正则化(regularization)的一个例子。正则化是指对模型做显式约束
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2023-08-21 12:42:24
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鲍鱼数据集案例实战）数据集探索性分析鲍鱼数据预处理对sex特征进行OneHot编码，便于后续模型纳入哑变量筛选特征将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集实现线性回归和岭回归使用numpy实现线性回归使用sklearn实现线性回归使用Numpy实现岭回归利用sklearn实现岭回归岭迹分析使用LASSO构建鲍鱼年龄预测模型LASSO的正则化路径残差图 数据集探索性分析import pandas as p
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2023-10-11 20:44:50
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岭回归上一节我们说到了 标准方程法，最后说到如果数据的特征比样本点还要多的时候，此时（XTX）不是满秩矩阵，就没有办法求出逆矩阵。所以我们这里引入了岭回归的概念。 标准方程法最后推出来的公式为： 岭回归的公式为： 这里就通过一点扰动使其变成满秩矩阵。 那么这个公式的由来的表示就是原代价函数经过正则化变成L2正则化的代价函数： 数学符号λ为岭系数。没有加入正则项是一个无偏估计，加上正则项变成有偏估计
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2024-03-19 19:17:40
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过拟合和欠拟合是模型训练过程中经常出现的问题，两种情况正好相反，现将两者的定义及如何防止进行简要总结。 1 过拟合1.1 定义是指模型对于训练数据拟合呈现过当的情况，反映到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集上的表现较差。结果就是训练出的模型泛化能力差。1.2 如何防止过拟合防止过拟合的方法有4种：1）增加训练集数据；该方式是从数据入手，将更多的数据参与到模型的训练中，这
BN的作用一共有三个： 1 加速网络的收敛速度 2 控制了梯度消失的问题 3 防止过拟合BN可以认为是在每一层的输入和上一层的输出之间加入一个计算层，对数据的分布进行额外的约束，从而增强模型的泛化能力。但是BN同时也降低了模型的拟合能力，BN之后的输入分布被强制为均值为0标准差为1。以Sigmoid激活函数为例，BN之后的输入分布整体处于函数的非饱和区域，只包含线性变换，破坏了之前学习到的特征分布
一.过拟合原因什么是过拟合：模型可以完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。 过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。二.缓解过拟合方法减少过拟合总结：过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少+模型太复杂 （1）获取更多数据 ：从数据源头获取更多数据；数据增强（Data Augmentation） （2）early stopping （3）dropout ； （4）正则化
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2024-09-21 12:13:27
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在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量。）在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模
