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
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
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
对连续性变量进行LASSO回归 安装并加载必须的packages如果你还没有安装，就运行下面的代码安装：install.packages('lars')
install.packages('glmnet')如果你安装好了，就直接加载它们即可library(lars)
# https://cran.r-project.org/web/packages/lars/lars.pdf
library(gl
这一讲呢，给大家讲解一下lasso回归。目前这个方法还没有一个正规的中文名，如果从lasso这个单词讲的话，叫套索。那么套索是啥呢，就是套马脖子的东西，见下图： 就是拿这个东西把动物脖子套住，不要它随便跑。lasso 回归就是这个意思，就是让回归系数不要太大，以免造成过度拟合（overfitting）。所以呢，lasso regression是个啥呢，就是一个回归，并且回归系数不要太大。这个思想
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
线性回归的一般形式过拟合问题及其解决方法问题：以下面一张图片展示过拟合问题 解决方法：(1)：丢弃一些对我们最终预测结果影响不大的特征，具体哪些特征需要丢弃可以通过PCA算法来实现；(2)：使用正则化技术，保留所有特征，但是减少特征前面的参数θ的大小，具体就是修改线性回归中的损失函数形式即可，岭回归以及Lasso回归就是这么做的。岭回归与Lasso回归岭回归与Lasso回归的出现是为了解决线性回归
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2023-06-02 22:19:24
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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
数据准备 x yx=t(log2(exprSet+1))
x[1:5,1:3]
y=phe$event
head(phe)[,1:3]
head(y)
y **建立lasso模型**因为因变量是二分类，所以必须指定binomial ，1 表示lasso回归，指定运行50个lammada值，但是如果在运行完50个值之前，模型不在有提高，则会自动停下来**使用glmnet函数拟合模型 ，所谓的拟合模型
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
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
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
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
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
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目录前言一、基本概念1.1Lasso回归的起源和动机1.2数学表达1.3参数λ的影响1.4Lasso的计算方法1.5Lasso与Ridge回归的比较1.6Lasso的优点和缺点1.7应用领域二、具体实例前言Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对收缩和选择算子回归），是一种在统计学中广泛使用的回归分析方法。其核心在于通
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
scikit-learn机器学习（一）–多元线性回归模型 scikit-learn机器学习（二）–岭回归，Lasso回归和ElasticNet回归 scikit-learn机器学习（三）–逻辑回归和线性判别分析LDA多元线性回归模型中，为了是均方差误差最小化，常见的做法是引入正则化，正则化就是给对模型的参数或者说是系数添加一些先验假设，控制模型的空间，使模型的复杂度较小。 正则化目的：防止过拟合
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
语法： Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=1e-4, warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection=’cyclic’)类型： 在sklearn.l
岭回归与Lasso回归模型01 线性回归模型的短板背景知识根据线性回归模型的参数估计公式可知，得到β的前提是矩阵可逆，但在实际应用中，可能会出现自变量个数多于样本量或者自变量间存在多重共线性的情况，即的行列式为0。此时将无法根据公式计算回归系数的估计值β。02 岭回归与Lasso回归的系数求解岭回归模型为解决多元线性回归模型中可能存在的不可逆问题，统计学家提出了岭回归模型。该模型解决问题的思路就是
