文章目录1. 岭回归2. LASSO3. 主成分回归 - PCR4. 偏最小二乘回归 - PLS 压缩方法 & 降维方法 1. 岭回归法①：lm.ridge函数## lm.ridge函数进行岭回归
# 对样本数据进行标准化处理
data <- data.frame(scale(data0[,2:]))
# 对标准化处理后的数据（不含截距项）进行岭回归
library(MASS)
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2023-08-16 09:01:13
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Bagging回归是一种集成学习方法，用于解决回归问题。在本文中，我们将介绍Bagging回归在R语言中的应用，并提供相应的代码示例。
## 什么是Bagging回归？
Bagging（Bootstrap aggregating）是一种集成学习方法，它通过从原始样本集中随机抽取若干个样本，生成多个新的训练集，并使用这些新的训练集训练多个基学习器。最后，通过对这些基学习器的预测结果进行组合，得到
原创
2023-09-10 10:21:54
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Bagging算法从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器，常用的基学习器为二元决策树，因为对于有复杂决策边界的问题，二元决策树性能不稳定，这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终，对于回归问题，结果为基学习器均值，对于分类问题，结果是从不同类别所占的百分比
原创
2021-03-24 20:07:48
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1.BaggingBagging即套袋法，其算法过程如下：从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据
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2023-07-15 22:38:32
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9.绘图函数9.1 柱状图绘制柱状图使用barplot()函数barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col)H 是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵。xlab 是 x 轴的标签。ylab 是 y 轴的标签。main 是条形图的标题。names.arg 是在每个条下出现的名称的向量。col 用于向图中的条形提供颜色。> H <- c(3,6,8
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2023-09-18 21:23:11
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# Bagging分类器和R语言：提升分类性能的强大工具
*本文将介绍Bagging分类器及其在R语言中的应用。我们将首先解释Bagging分类器的原理和工作方式，然后通过一个具体的代码示例展示如何使用R语言实现Bagging分类器。最后，我们将总结Bagging分类器的优势和应用场景。*
## 什么是Bagging分类器？
Bagging（Bootstrap aggregating的缩写）
原创
2023-09-13 14:53:31
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bagging 是bootstrap aggregating的缩写，是第一批用于多分类集成算法。bagging算法如下：循环K次，每次都从样本集D中有放回地抽取样本集Di，这样总共得到k个样本集，用这K个样本集进行决策树生成，获得K个决策树模型，再将要检测的数据用这K个决策树模型进行多数表决，获得票数多的结论。这种思想跟现代民主投票制度如出一辙，一个人再厉害，判断力也是有限的，但是把一群人聚合在一
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2023-08-18 13:35:00
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# R语言bagging支持向量
## 引言
在机器学习领域，集成学习是一种将多个学习器组合起来来解决问题的方法。其中，bagging（Bootstrap aggregating）是一种常用的集成学习方法之一。在R语言中，我们可以使用`caret`包来实现bagging支持向量机。
## 支持向量机（Support Vector Machine）
支持向量机是一种二元分类器，其目标是将训练
原创
2024-01-22 11:02:21
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# R语言实现Bagging
## 什么是Bagging？
Bagging（全名Bootstrap Aggregating）是集成学习的一种方法，通过创建多个训练数据的子集来构建多个模型，然后将它们的预测结果结合起来，从而提高模型的准确性和稳定性。Bagging的基本思想是利用不同的数据子集来训练多个模型，从而减少方差并增强模型的预测能力。
## Bagging的工作原理
Bagging的
1.BaggingBagging即套袋法，其算法过程如下：从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据
第四章、高级分类算法 1. 集成方法（策略：模型平均） 为了提升分类的准确率，提出了集成方法（EM） 集成方法就是基于多个基础分类器来构建组合的分类器（每个基学习器都犯不同的错误，综合起来犯错的可能性不大） &
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2023-07-24 16:10:52
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前言AdaBost算法是Boosting族算法最著名的代表。这一族算法的工作机制也是很类似的：先从初始训练集训练处一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续收到更多关注，然后基于调整之后的的样本分布来训练下一个基学习器；日此往复，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权组合。 由于这里重点介绍的是AdsBoost算法，接
这一节主要介绍以下使用XGBoost算法再CPU/GPU版本下代码的编写基本流程，主要分为以下几个部分：构造训练集/验证算法参数设置XGBoost模型训练/验证模型预测本节主要面对的任务场景是回归任务，有关多分类的任务见：XGBoost–4–代码编写基本流程–分类另外，除上述几个部分外，会涉及到sklearn用于加载数据集以及最后的模型预测的评价指标计算；导入使用到的库：import time
i
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2024-03-28 12:15:07
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# Bagging分类器及其在R语言中的应用
;简称 gsub（r,s,t)
一、遇到的问题：
问题：echo "a b c 2011-11-22 a:d" | awk '$4=gsub(/-/,"",$4)'为啥 输出后 2011-11-22 变成 2 了？
解答
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2023-12-25 07:25:48
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在上一章节，博主介绍了baging和boosting的原理 本章主要讲解R代码1 R准备工作#R中的adabag包均有函数实现bagging和adaboost的分类建模（另外，ipred包中的bagging（）函数可以实现bagging回归）。第一题就利用adabag包实现bagging和adaboost建模，并根据预测结果选择最优模型。 #a) 为了描述这两种方式，先利用全部数据建立模型： #利
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2023-12-09 14:21:25
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参考数据挖掘与R语言 一、rpart包中，有建立回归树模型的指令：rpartrt<-rpart(formula, data)有关formula的一些注记~分隔，使响应变量在左边，解释变量在右边，例如y=x+y+w可表示为y~x+y+w+分别表示解释变量：表示交互式变量，例如y=x*z可表示为y~x：z*几个变量间的所有交互式表达式y=x+w+z+x * w+x * z+z * w+x * w
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2023-08-13 21:09:44
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Bagging 可以看成是一种圆桌会议, 或是投票选举的形式. 通过训练多个模型, 将这些训练好的模型进行加权组合来获得最终的输出结果(分类/回归)。即Bagging predictor 是一种生成多个预测器版本然后生成聚合预测器的方法。一般这类方法的效果, 都会好于单个模型的效果. 在实践中, 在特征一定的情况下, 大家总是使用Bagging的思想去提升效果。 训练时, 使用replac
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2024-05-16 06:10:07
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基于回归模型的协同过滤推荐如果我们将评分看作是一个连续的值而不是离散的值，那么就可以借助线性回归思想来预测目标用户对某物品的评分。其中一种实现策略被称为Baseline（基准预测）。Baseline：基准预测Baseline设计思想基于以下的假设：有些用户的评分普遍高于其他用户，有些用户的评分普遍低于其他用户。比如有些用户天生愿意给别人好评，心慈手软，比较好说话，而有的人就比较苛刻，总是评分不超过
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2024-06-30 12:22:22
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0. 为什么要用QR分解
的问题可以分成3类：
情况1：A是方阵，m=n情况2：A是over-determined的，m>n情况3：A是under-determined的，m<n在[数值计算] 条件数的例子2里，遇到的情况1（A是方阵），通过构造拉格朗日插值来使得对A求逆足够稳定。对于一般的情况下，解决思路是使用LU（LUP）分解来解决稳定性问题，在前一篇文中已经简
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2023-10-11 10:38:05
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