语法： ElasticNet(self, alpha=1.0, l1_ratio=0.5, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, max_iter=1000, copy_X=True, tol=1e-4, warm_start=False, positive=False, random_state=None, select
一篇九月份建模比赛对我帮助很大的文章，特此转载---------------------------------------------------------------------------------------------------------------logistic regression属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。例如，
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2024-05-08 20:33:39
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线性模型简单线性回归最简单的线性回归模型假设被预测变量y和单个预测变量 x之间存在如下线性关系： 其中系数β0和β1分别表示回归线的截距和斜率。β0表示当x=0时，y的预测值；斜率β1表示当x增加一个单位时，y的平均变化。从上图可以看出，观测值并不全部落在回归线上，而是分布在回归线的周围。即：每个观测值yt都包含可解释部分β0+β1xt和随机误差项εt。随机误差项并不意味着错误，而是指观测值与线性
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2024-06-17 15:32:24
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什么是网络弹性弹性是网络处理中断并继续以可接受的标准向用户提供服务的能力。网络运营可能会受到配置错误、断电或操作员错误等问题的威胁。当这种可能性发生时，最终用户无法访问网络，从而对组织产生负面影响。高度弹性的网络可以通过在网络运行中断时恢复网络操作来防止这种情况。弹性网络在现代 IT 组织中的重要性冗余与弹性如何规划停机时间提高网络弹性的 7 个技巧使用工具监控网络弹性弹性网络在现代 IT 组织中
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2024-05-16 10:45:45
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学习方面设置流体网格的变形区域设置材料参数及相应的边界条件设置并行算例说明fastran软件中的流固耦合分析功能可以用来求解静气弹和动气弹问题，同时可以耦合嵌套和六自由度模块分析运动中的气动弹性问题。流程介绍如下：建立流场和固体网格，采取类似嵌套的方式将网格合并在一起，也可以利用安装目录下的dtf_merge.exe工具将各自的dtf组合在一起。（这句话就已经说明固体网格和流体网格可以分别单独进行
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom math import sqrtfrom sklea
原创
2022-11-10 14:26:12
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二、一元线性回归2.1 命令 polyfit最小二乘多项式拟合 [p，S]=polyfit（x，y，m）多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1其中x=（x1，x2，…，xm）x1…xm为（n*1）的矩阵;y为（n*1）的矩阵；p=（a1，a2，…，am+1）是多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系数；S是一个矩阵，用来估计预测误差.2.2 命
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2024-02-16 12:53:27
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回归函数可以选择的表示很多。但是根据奥卡姆剃刀原则，应该选择简单而又可行的回归函数。显然，如果可行，，线性函数是最简单的回归函数。当回归函数$F$采用线性模型表示时 ，我们称该类模型为线性回归（linear regression）。线性模型简单，易于建模，由于$\omega$直观的表达了个属性再预测中的重要性，因此线性模型有很好的可解释性（comprehensibility）。对于样例$(\bol
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2024-03-08 14:19:56
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回归模型目标函数一、岭回归模型1、介绍Ridge/RidgeCV：使用结构风险最小化=损失函数（平方损失）+正则化（L2范数）Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和， 其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。这个惩罚项中lambda大于等于0，是个调整参
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2024-02-19 21:34:52
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函数时从自变量到因变量的一种映射关系，在一些问题当中，常常子网根据已有数据确定目标变量（输出 及因变量）与其他变量（输入 及自变量）当观测到新的输入时，预测其可能的输出值。回归分析 Regression analysis是确定两种 变量间相互依赖的定量的关系的一种统计分析方法。 常用的回归方式包括 线性回归 逻辑回归 多项式回归 逐步回归 岭回归，套索回归 弹性网络回归。线性回归一般使用最小二乘法
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2024-03-16 16:58:00
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数学式待续CODEimport numpy as npfrom numpy import genfromtxtfrom sklearn import linear_model# 读入数据 data = genfromtxt(r"longley.csv",delimiter=',')print(data)# 切分数据x_data = data[1:,2:]y_data = ...
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2022-07-05 16:45:34
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Linear models for regression概念regression: predict continuous t/t given {xi,ti,xnew} linear: linear functions of adjustable parameters (1)linear funcs of input (2)fixed non-linear funcs of input->
标准方程法标准方程法是求取参数的另一种方法，不需要像梯度下降法一样进行迭代，可以直接进行结果求取 那么参数W如何求，下面是具体的推导过程 因此参数W可以根据最后一个式子直接求取，但是我们知道，矩阵如果线性相关，那么就无法取逆，如下图 因此，对比梯度下降法和标准方程法我们可以
原创
2022-06-27 21:26:51
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弹性网络回归弹性网络ElasticNet是同时使用了系数向量的 l1 范数和 l2 范数的线性回归模型，使得可以学习得到类似于Lasso的一个稀疏模型，同时还保留了 Ridge 的正则化属性，结合了二者的优点，尤其适用于有多个特征彼此相关的场合。主要参数说明alpha: a值。fit_intercept:一个布尔值，指定是否需要计算b值。如果为False，那么不计算b值（模型会认为你已经将数据中心
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2024-01-06 09:25:56
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线性模型的正则化正如我们在第一和第二章看到的那样，降低模型的过拟合的好方法是正则化这个模型（即限制它）：模型有越少的自由度，就越难以拟合数据。例如，正则化一个多项式模型，一个简单的方法就是减少多项式的阶数。对于一个线性模型，正则化的典型实现就是约束模型中参数的权重。 接下来我们将介绍三种不同约束权重的方法：Ridge回归，Lasso回归和Elastic Net。岭回归(Ridge):(L2正则)岭
回归与聚类算法1 线性回归2 欠拟合与过拟合3 岭回归4 逻辑回归5 模型保存与加载6 K-means算法（无监督学习） 1 线性回归原理 线性回归的损失和优化 API什么是线性回归？ 线性回归线性回归是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间关系进行建模的一种分析方式线性模型： 自变量是一次方 参数是一次方损失函数/cost/成本函数/目标函数 最小二乘法 优化损
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2024-09-07 17:41:26
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1.训练前你需要了解简单说，线性模型就是对输入特征加权求和，再加上一个我们称为偏置项（也称为截距项）的常数向量化的形式：训练模型就是设置模型参数直到模型最拟合训练集的过程。常见的性能指标：性能指标是均方根误差（RMSE） 在实践中，将均方误差（MSE）最小化比最小化RMSE更为简单，二者效果相同 上面的MSE就是所谓的成本函数， 训练模型的目的就是使这个成本函数最小化 训练模型的方式有
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2024-09-05 11:26:57
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（一）选题背景：本来比较讨厌吸烟这种危害健康的行为。本次课程设计选择识别行人是否抽烟，该任务可以应用在一些禁止吸烟的地方，以达到对人群进行检测的目的。 （二）机器学习设计案例设计方案：1.本选题采用的机器学习案例（训练集与测试集）的来源描述该数据集来自阿里云天池2 采用的机器学习框架描述采用MobileNetV2轻量级网络作为backbone网络。MobileNetV2是一个轻量级的网络
线性回归、lasso回归、岭回归以及弹性网络的系统解释声明背景介绍概述线性回归模型函数及损失函数线性回归算法多项式回归（线性回归的推广）广义线性回归（线性回归的推广）岭回归(Ridge回归)lasso回归为什么lasso回归容易使得不重要的变量的系数变为0而岭回归却会保留它们弹性网络（Elastic Net）结语参考资料 声明本博客集合了网上众多大牛的博客和观点，后面将对主要的引用源进行列举。在
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2024-05-21 20:53:02
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1 介绍在本文中，我们将研究以下主题证明为什么低维预测模型在高维中会失败。进行主成分回归（PCR）。使用glmnet()进行岭回归、lasso 和弹性网elastic net对这些预测模型进行评估1.1 数据集在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验。该数据集由两个对象组成：genes: 一个1
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2023-11-02 08:29:50
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