很感谢网上的优质博客，正是因为有了这些知识的分享，才让学习的成本越来越低。 LASSO回归的求解涉及到了很多概念，例如次梯度、坐标下降法等。这里将学习过程中阅读的优质文章梳理一遍，并整理给各位看官看~喜欢的点个赞支持下。1.LASSO回归的形式 我们假定有 个属性， 个样例。LASSO与线性回归相比，在损失函数中添加了L1正则化项，其损失函数形式如下：
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
转载
2024-01-28 01:01:20
354阅读
一、使用场合 与岭回归类似，套索 (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 也会对回归系数的绝对值添加一个罚值。此外，它能降低偏差并提高线性回归模型的精度。看看下面的等式： 套索回归与岭回归有一点不同，它在惩罚部分使用的是绝对值，而不是平方值。这导致惩罚（即用以约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等于
转载
2024-03-18 13:48:45
58阅读
# Java 实现Lasso回归教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(数据预处理)
B --> C(模型训练)
C --> D(模型评估)
```
## 2. 具体步骤
### 2.1 准备数据
在这一步，你需要准备好用于训练和测试的数据集。
### 2.2 数据预处理
在这一步，你需要对数据进行标
原创
2024-07-10 04:49:37
46阅读
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
转载
2024-02-29 09:37:01
176阅读
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
转载
2024-04-05 22:31:22
714阅读
该文已经收录到专题机器学习进阶之路当中，欢迎大家关注。1.过拟合当样本特征很多，样本数相对较少时，模型容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，有两种方法： 方法一：减少特征数量（人工选择重要特征来保留，会丢弃部分信息）。 方法二：正则化（减少特征参数的数量级）。2.正则化（Regularizatio
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
转载
2024-07-23 16:22:17
75阅读
这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归，
原创
2021-05-12 13:47:16
3546阅读
1评论
这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归，
原创
2021-05-12 13:59:07
2395阅读
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
转载
2024-03-19 06:58:56
163阅读
书接上文。
不愿露名的笨马：【机器学习-回归】梯度下降(SGD/BGD/MBGD)zhuanlan.zhihu.com
这一节我们主要考虑矩阵形式。考虑BGD的情形。BGD情形下，全体样本损失函数： 进一步，有： 为求其最小值，应有偏导数为0： 化简，即有： 注：不会矩阵求导的萌新可以点开这个链接： 到这里我们发现，模型的
Lasso回归于岭回归非常相似，它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。但是Lasso之所以重要，还有另一个原因是：Lasso能够将一些作用比较小的特征的参数训练为0，从而获得稀疏解。也就是说用这种方法，在训练模型的过程中实现了降维(特征筛选)的目的。 Lass
转载
2020-04-29 16:13:00
1617阅读
2评论
机器学习一、机器学习常见算法（未完待续...）1.算法一：线性回归算法：找一条完美的直线，完美拟合所有的点，使得直线与点的误差最小2.算法二：逻辑回归分类算法3.算法三：贝叶斯分类算法4.算法四：KNN分类算法5.算法五：KMeans算法巨人的肩膀 一、机器学习常见算法（未完待续…）1.算法一：线性回归算法：找一条完美的直线，完美拟合所有的点，使得直线与点的误差最小干货前的杂谈
之前学的H
转载
2023-09-07 21:39:56
13阅读
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
223阅读
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
转载
2024-06-13 21:38:45
133阅读
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
转载
2024-04-28 16:05:03
115阅读
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
转载
2024-07-31 17:56:50
68阅读
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
转载
2024-02-16 17:56:17
73阅读
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
转载
2024-04-25 18:23:10
0阅读
