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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2024-03-29 06:36:00
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# 实现Logit回归的常数项
Logit回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的统计方法，特别是在二分类问题中非常有效。对于初学者来说，理解Logit回归中的常数项（bias term）至关重要。在这篇文章中，我将逐步指导你如何在Python中实现Logit回归的常数项，确保你能够理解每一步的意义和实现方法。
## 流程概述
首先，我们应该明确实现Logit回归的步骤
PCA 可以降维，去噪，有利于可视化。那么PCA的原理是什么呢？ 举个简单的例子，我们有几个存在两个特征的样本点，如下： 我们希望减少到一个特征，那怎么做呢？显然我们最先想到的是，直接只保留其中一个特征就可以啦。那么分别保留特征一和特征二，可以有如下的结果： 那么现在大家判断下，哪个结果更好些呢？ 显然是右侧的方案更好一些，因为点与点之间的距离更大些，也就是说，可区分性更强一些。那么，有没有更
在进行数据分析时，**不带常数项的指数回归**是一个有用的工具，尤其是在处理比例或增长相关的数据时。它的形式为：
\[
y = ae^{bx}
\]
在这里，`a` 是常数项，而 `b` 是我们需要优化的参数。在一些情况下，我们希望建模时去掉常数项 `a`，使得 `y` 的值随着 `x` 的增加而进行指数增长。因此，本文将详细记录在 Python 中进行不带常数项的指数回归的过程。
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论读书
睁开眼，书在面前
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2020-07-11 08:10:00
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一 线性回归（Linear Regression )1. 线性回归概述 回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y = ax1+bx2，其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢？当有了这些回归系数，给定输入，具体的做法就是将回归系数与输入相乘，再将结果加起来就是最终的预测值。说到回归，一般指的都是线性回归，当
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2023-12-08 20:42:08
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1.写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而
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2023-09-14 23:51:03
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在机器学习的分类任务中，逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的模型。为了增强模型的表现，常常会使用正则化（惩罚项）来控制模型的复杂性。针对“python中惩罚逻辑回归怎么引入常数项”这个问题，下面将详细阐述解决这一问题的过程。
用户在使用sklearn库进行逻辑回归时，常常希望引入常数项，特别是在使用L2惩罚的情况下。然而，初学者常常在此过程中遇到许多问题，导致模型无
# Python写常数项日期
在日常生活中，我们经常需要处理日期数据。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多库来处理日期和时间。常数项日期是指特定日期，例如圣诞节（12月25日）或者情人节（2月14日）等。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写常数项日期的代码，并展示如何用饼状图和状态图来呈现日期数据。
## 1. 使用datetime库处理日期
Python中的dateti
原创
2024-06-23 04:38:30
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1. 普通线性回归 Linear Regression（1）目标： class sklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) （2）参数：（3）sklearn的三个坑【1】均方误差为负 我们在决策树和随机森林中都提到过，虽然均
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2024-08-07 02:01:29
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1. ARMA模型的含义是什么?ARMA模型综合考虑自回归模型和移动平均模型,使用过去的观测值和误差项的移动平均来预测未来值。2. ARMA模型的表示方法是什么?ARMA(p,q)模型,p表示自回归模型的阶数,q表示移动平均模型的阶数。3. ARMA模型的公式是什么?Y_t = c + φ_1Y_{t-1} + ... + φ_pY_{t-p} + θ_1ε_{t-1} + ... + θ_qε_
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2023-10-01 10:18:44
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# 在Python Numpy中加入常数项的实现方法
在数据分析和机器学习中，常数项在模型中起着至关重要的作用。特别是在使用线性回归模型时，常数项（偏置项）可以帮助我们更好地拟合数据。本文将向你展示如何在Python的Numpy库中添加常数项，并详细阐述整个过程。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现这一过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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数学建模算法笔记（2）–主成分分析目的：主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我 们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量，实际上是一种降维方法。**基本思想确定主成分的个数 1）先把各变量的数据标准化，然后使用协方差矩阵或相关系数矩阵进行分 析。 2）使方差达到大的主成分分析不用转轴 3）主成分的保留。用相关系数矩阵求主成分时，Kaiser主张将
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2024-07-20 21:49:14
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2020-10-06 19:58:00
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本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载：Python数据程序参考书目：陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。逻辑回归Python案例：逻辑回归时用来做分类的，将数据经过非线性变化压缩到0~1之间就变为了概率，其逻辑分布和密度图为：数据集介绍采用泰坦尼克号数据集
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2023-11-09 20:39:05
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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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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
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
