matlab机器学习算法-回归分析一、回归问题二、模型定义三、代价函数四、梯度下降方法实现线性回归1、梯度下降法原理2、模型求解五、正规方程法1、原理2、matlab实现： 一、回归问题回归问题是指研究某一因变量 y 与另一组变量（x1，x2，…，xk）之间的关系统计分析方法，在机器学习中，x 通常也被称为特征变量，特征变量的好坏对最终模型的准确性有较大的影响。二、模型定义其中x0恒为1，用来表
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2024-05-22 19:17:06
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在介绍最小角回归算法前，我们需要了解两个相关算法，一个是前向选择算法（Foward Selection），一个是前向梯度算法（Forward Statgewise）。1.前向选择算法（Foward Selection） 假设有Y=Xθ,X为m*n的矩阵，Y为m*1的矩阵，我们要找到一个θ，最大程度的拟合输入和输出。 这里把X看成n个m*1的的向量Xi。 第一步：选择和目标Y最为接近的Xi（余
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2024-06-27 21:36:33
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变量选择方法1 背景2 变量选择方法有哪些？3 什么叫向前/向后选择以及逐步回归、最优子集？AIC/BIC又是怎么定义的？3.1 四种统计上变量选择的方法3.2 什么是AIC/BIC3.2.1 AIC3.2.2 BIC4 如何实现5 参考 1 背景为什么要聊一聊机器学习中的变量选择问题呢？因为这个问题在机器学习中相当重要，并且也是面试必问题之一，刚好前几天面试还被问到了变量选择中一个很细节的知识
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2024-03-27 12:30:14
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特征选择*无效变量不相关变量，多余变量统计方式的特征选择方差阈值化、卡方检验、ANOVA检验及T检验、皮尔森相关系数高度相关特征的选择（多余变量）模型方式的特征选择决策树、逻辑回归，随机森林，XGBoost模型会自动选择变量递归式的特征选择。将特征慢慢消除，限制到特定范围内。 当输入增加，就必须增加数据，不然模型就会不稳定，无效变量不相关变量，多余变量 Redundancy：两
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2024-04-22 06:51:22
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文章目录什么是特征收缩或者特征选择设置和数据加载线性回归（Linear Regression）偏差方差均衡最佳子集回归（Best Subset Regression）岭回归（Ridge Regression）LASSO弹性网（Elastic Net）最小角度回归（Least Angle Regression）主成分回归（Principal Components Regression）偏最小二乘法
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2024-06-03 16:04:46
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其他机器学习系列文章见于专题：机器学习进阶之路——学习笔记整理，欢迎大家关注。1. 前言 从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为“特征选择”。特征选择是一个重要的数据预处理过程，进行特征选择的原因如下：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合；去除不相关特征，降低学习难度。 常见的特征选择方法大致可以分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。2. 过滤式选择 过滤式方法先对数据集
对模型参数进行限制或者规范化能将一些参数朝着0收缩（shrink）。使用收缩的方法的效果提升是相当好的，岭回归（ridge regression，后续以ridge代称），lasso和弹性网络（elastic net）是常用的变量选择的一般化版本。弹性网络实际上是结合了岭回归和lasso的特点。Lasso和Ridge比较Lasso的目标函数：Ridge的目标函数：ridge的正则化因子使用二阶范数，
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2024-05-21 23:03:10
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文章目录1.背景2.归一化后的作用3.常用归一化方法4.归一化方法的选择 1.背景针对ng上的线性回归课程，几个技巧性的方法，现整理如下：在求解线性回归的模型时，有三个需要注意的问题一就是特征组合问题，比如房子的长和宽作为两个特征参与模型的构造，不如把其相乘得到面积然后作为一个特征来进行求解，这样在特征选择上就做了减少维度的工作。这个是多项式回归（Polynomial Regression）里面
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2024-06-22 12:05:00
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线性回归、逻辑回归可以解决分类问题(二分类、多分类)、回归问题。主要技术点线性回归 高斯分布 最大似然估计MLE 最小二乘法的本质Logistic回归 分类问题的首选算法重要技术 梯度下降算法 最大似然估计 特征选择 交叉验证一、线性回归y=ax+b (一个变量)两个变量的情况 使用极大似然估计解释最小二乘 误差满足中心极限定理误差ε (i) (1≤i≤m)是独
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2024-03-30 15:38:04
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回归分析向前选择法在Python中的实现可以帮助我们高效地选择最佳的特征，以得到准确的预测模型。本博客将详细记录从环境准备到性能优化各个环节的具体步骤。
## 环境准备
在进行回归分析向前选择法之前，首先需要配置好Python环境，并安装必要的依赖库。我们可以使用以下命令安装所需的库：
```bash
# 安装numpy、pandas和statsmodels
pip install nump
原创
2021-07-29 11:42:17
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特征选择正则化：Lasso Regression当特征很多且稀疏时，计算非0：另外，知道哪些特征才是有效特征，比如：对于房价的决定因素有哪些至关重要。一、特征选择方法一：列举所有子集特征数和RSS误差平方和的关系：一开始，特征数越多，误差越小；接下来随着特征数的增加，RSS误差会不再减少。 另外：当1个特征时，最优特征为：sq.ft. living当2个特征时，最优特征为：bedroom
1.线性回归回归一词最早由英国科学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）提出。他发现一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮。但给定父母的身高，儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身高。换句话说，即使父母双方都异常高或者异常矮，儿女的身高还是会趋向于人口总体的平均身高。这也就是所谓的普遍回归规律。现代意义上的回归分析用来预测两种两种以上变量间相互依赖的定量关系。其中
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2024-04-26 17:25:02
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最近临时抱佛脚，为了讨论班报告Group Regression方面的文章，研究了Efron等人于2004年发表在Annals of Statistics里一篇被讨论的文章LEAST ANGLE REGRESSION。这篇文章很长，有45页。加上后面一些模型方面大牛的讨论的文章，一共有93页。对于这种超长论文，我向
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2024-07-18 06:52:43
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做一个完整的机器学习GUI框架，需要考虑诸多可能出现的场景，未能及时更新，完整的算法构建与评估仍需后续展示。目前在做一些特征选择及可解释AI的一些相关工作，而后期这也将成为GUI的重要部分。本文将以过滤式特征为主线，对其原理及实战展开介绍，希望能提供理解。为什么需要特征选择？特征选择，也称特征子集选择，是指从M个特征中选择N个特征使得模型预测性能有所提升，同时，降低特征维度，使得模型的计算效率大幅
Python 数据科学入门教程：机器学习：回归引言和数据欢迎阅读 Python 机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了 Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及 Pandas 和 Matplotlib。pip install numpy
pip install scipy
pip install scikit-learn
pip install matplotlib
p
一、 解法理解：比如向前回归，就是先选择和响应最相关的变量，进行最小二乘回归。 然后在这个模型的基础上，再选择和此时残差相关度最高的（也就是相关度次高）的变量，加入模型重新最小二乘回归。之后再如法继续，直到在某些度量模型的最优性准则之下达到最优，从而选取一个最优的变量子集进行回归分析，得到的模型是相比原模型更加简便，更易于解释的。这种方法，牺牲了模型准确性（预测有偏），但是提高了模型的精
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2024-08-06 18:26:44
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61.说说梯度下降法 @LeftNotEasy，本题解析来源： 下面是一个典型的机器学习的过程，首先给出一个输入数据，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计，也被称为构建一个模型。 我们用X1，X2..Xn 去描述feature里面的分量，比如x1=房间的面积，x2=房间的朝向等等，我们可以做出一个
1、逻辑回归算法与线性回归算法的联系与区别：本质区别：逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的回归问题。 逻辑回归：因变量取值输一个二元分布，即给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于期望来处理预测分类问题。 线性回归：真实值与预测值的差值的平方纸盒，来处理回归问题 相似带你：都是用了极大似然估计法对训练样本进行建模。在求解参数的过程中，都可以使用梯度下降的方法。2 逻辑回归的原理：是通过将
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2024-02-19 22:50:59
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一、应用TOPSIS法用于研究与理想方案相似性的顺序选优技术，通俗理解即为数据大小有优劣关系，数据越大越优，数据越小越劣，因此结合数据间的大小找出正负理想解以及正负理想解距离，并且在最终得到接近程序C值，并且结合C值排序得出优劣方案排序。二、操作SPSSAU操作（1）点击SPSSAU综合评价里面的‘TOPSIS’按钮。如下图SPSSAU仪表盘（2）拖拽数据后点击开始分析三、SPSSAU分析步骤四、
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2024-04-01 22:57:42
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