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、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
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2024-03-18 13:48:45
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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
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2024-01-28 01:01:20
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目录一、前言二、基本信息 三、基本思路四、Lasso回归1、数据处理2、选择模型3、计算风险函数4、优化5、重复以上步骤，直到收敛五、Ridge回归六、总结七、源码展示一、前言近日，实践了lasso回归和岭回归的底层实现，这是一个课程作业，也是初次尝试，问题很多，就是记录一下。二、基本信息基本原理：数据集：本次数据集是一个预测房价的数据集，包括编号、交易日期、房龄、到最近地铁站距离、便利
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2024-03-17 13:57:45
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# 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
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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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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
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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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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
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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
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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
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2020-04-29 16:13:00
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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
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2023-09-07 21:39:56
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今天来聊聊数据分析都会用到的工具，你都在用什么呢？数据分析的工具有很多，从数据分析岗位的描述里其实就能发现企业都需要会哪些工具的人，这里我分成了4类来聊聊。分别是基础、可视化、专业的统计分析以及编程语言。一、 基础说到数据分析的基础的工具，非Excel莫属。Excel微软办公系列的重要组成之一，任何办公人员都会用到的神器，不得不说它的体系太庞大了，在人力、金融、管理等多个领域都会应用，同样对数据分
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
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2024-05-04 17:18:08
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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
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2024-04-25 18:23:10
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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
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2024-02-16 17:56:17
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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
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2024-05-13 13:21:14
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