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
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
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2024-03-23 15:30:35
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文章目录机器学习的sklearn库一、回归分析<1.1>线性回归1.1.1、Python实现线性回归<1.2>最小二乘法1.2.1、MATLAB实现最小二乘法1.2.2、MATLAB实现最小二乘法（矩阵变换）二、岭回归与Lasso回归<2.1>岭回归 ——（权值衰减）2.1.1、岭回归原理2.1.2、Python实现岭回归2.1.3、MATLAB实现岭回归&l
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2024-04-28 17:26:57
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作者：chen_h 线性回归和逻辑回归是回归技术中最受欢迎的技术，但是他们一般很难处理大规模数据问题，很难处理过拟合问题。所以，我们一般都会加上一些正则化技术，在本文中我们会介绍一些最基础的正则化技术，Ridge 回归和 Lasso 回归。这两种回归技术总体的思路是不变的。1. 简要概述Ridge 和 Lasso 回归是通常用于在存在大量特征的情况下创建简约模型的强大技术。这里的大数据指的是两方面
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2023-12-12 12:18:48
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lasso与多项式回归1 Lasso与多重共线性1.1 Lasso 强大的特征选择能力1.2 选取最佳正则化参数2. 非线性问题：多项式回归2.1 使用分箱处理非线性问题2.2多项式回归PolynomialFeatures2.2.1多项式对数据的作用2.2.2 多项式回归如何处理非线性问题2.2.3 多项式回归的可解释性 1 Lasso与多重共线性# Lasso与多重共线性
#Lasso 全称
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2024-03-15 09:36:31
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# 如何实现lasso回归python代码sklearn
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求教学lasso回归
经验丰富的开发者-->>小白: 确认流程和步骤
小白->>经验丰富的开发者: 学习并实践
```
## 2. 流程步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步
原创
2024-03-24 07:02:37
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文章目录Lasso概念• 定义• Lasso处理多重共线性原理二、linear_model.Lasso 类案例：Lasso特征选取① 读取数据较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数..
原创
2022-08-12 10:46:16
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Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。机器学习包含四个元素数据 (Data)任务 (Task)性能度量 (Quality Metric)模型 (Model)传统的机器学习任务从开始
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2024-05-09 11:34:22
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1. ElasticNet回归与岭回归、Lasso回归ElasticNet回归也叫弹性网络回归，是岭回归和Lasso回归的组合，而说起Lasso回归和岭回归，就不得不说起回归的正则化。正则化是用于解决回归里的过拟合问题，即我们的算法过度拟合了数据，导致算法的泛化能力不足，在新的数据集中预测的效果很差。如下图的蓝色曲线所示，它拟合了训练数据的所有点，但是一旦换了新的训练数据，其效果就可
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2024-06-05 16:37:25
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1、LASSOLASSO全称least absolute shrinkage and selection operator，本身是一种回归方法。与常规回归方法不同的是，LASSO可以对通过参数缩减对参数进行选择，从而达到降维的目的。说到LASSO，就不得不说岭回归，因为LASSO就是针对岭回归不能做参数选择的问题提出来的。关于岭回归的解释，可以参照我的另一篇文章预测数值型数据：回归（二），这里不再
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2024-08-12 12:45:24
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基于Lasso回归的实证分析 一、背景 随着信息化时代的到来，对如证券市场交易数据、多媒体图形图像视频数据、航天航空采集数据、生物特征数据等数据维度远大于样本量个数的高维数据分析逐渐占据重要地位。而在分析高维数据过程中碰到最大的问题就是维数膨胀，也就是通常所说的“维数灾难”问题。研究表明，随着维数的增长，分析所需的空间样本数会呈指数增长。并且在高维数据空间中预测将变得不再容易，同时还容易导致模型的
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2023-10-19 10:50:09
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本文将通过一个例子来讲述怎么用scikit-learn来学习Ridge回归和Lasso回归，这两种特殊的线性回归模型 。1.简介一般线性回归我们用均方误差作为损失函数，也就是最小二乘法，但是为了防止模型的过拟合，我们在建立线性模型的时候经常需要加入正则化项，一般有L1正则化和L2正则化。线性回归的L1正则化通常称为Lasso回归，线性回归的L2正则化通常称为Ridge回归，它和一般线性回归的区别
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2024-03-28 06:44:31
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什么是逻辑回归逻辑回归虽然名字有回归，但解决的是分类问题。逻辑回归既可以看做回归算法，也可以看做是分类算法，通常作为分类算法用，只可以解决二分类问题。Sigmoid函数：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(t):
return 1 / (1+np.exp(-t))
x=np.linspac
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2024-08-23 07:52:42
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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
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2024-02-29 09:37:01
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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
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2024-04-05 22:31:22
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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
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2024-07-23 16:22:17
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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
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
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2024-03-19 06:58:56
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1.1.3套索套索回归是一个稀疏系数的线性回归。当参数值较少的时候，它很
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2022-09-11 00:53:10
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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
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2024-05-09 15:19:29
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