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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加载调用函数包import numpy as np # 快速操作结构数组的工具import pandasimport matplotlib.pyplot as plt # 可视化绘制from sklearn.linear_model import Lasso,LassoCV,LassoLarsCV 数据读取data = pd.read_csv('C://Users//TD//D...
原创
2021-06-09 17:20:23
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三、lasso回归1、原理 【拉格朗日乘数法】 对于参数w增加一个限定条件，能到达和岭回归一样的效果： 在lambda足够小的时候，一些系数会因此被迫缩减到0定义一系列的缩减系数,创建Lasso模型 x轴的取值范围为log10-10 ~ log10-2绘制图像 查看图像缩减范围 查看图像 从图像中可以发现,引入的惩罚项的系数λ在不断缩减,当取值范围大于log10-1 后趋近于0,趋于稳定四、普通线
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2024-03-17 14:29:20
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Lasso回归Lasso是可以估计稀疏系数的线性模型，尤其适用于减少给定解决方案依赖的特征数量的场合。如果数据的特征过多，而其中只有一小部分是真正重要的，此时选择Lasso比较合适。在数学表达上，Lasso类似于岭回归，也是在代价函数基础上增加了一个惩罚项的线性模型。主参数设置alpha : float, 可选，默认 1.0。当 alpha 为 0 时算法等同于普通最小二乘法，可通过 Linear
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2023-12-06 19:32:17
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各位芝士好友，今天我们来聊一聊lasso回归算法。与预后有关的文章，传统的做法一般会选择多变量cox回归，高级做法自然就是我们今天的lasso分析。 首先我们先来几篇文献，看一下lasso最近发的两篇文章，如下：
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2024-02-05 16:01:55
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1 最熟悉的陌生人：多重共线性推导了多元线性回归使用最小二乘法的求解原理，我们对多元线性回归的损失函数求导，并得出求解系数 的式子和过程：在现实中特征之间完全独立的情况其实非常少，因为大部分数据统计手段或者收集者并不考虑统计学或者机器学习建模时的需求，现实数据多多少少都会存在一些相关性，极端情况下，甚至还可能出现收集的特征数量比样本数量多的情况。通常来说，这些相关性在机器学习中通常无伤大雅（在统计
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2024-03-24 21:46:57
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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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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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LASSO线性回归求解过程及求解代码。
LASSO线性回归模型LASSO是1996年由Tibshirani提出的一种惩罚方法，可以同时进行变量选择和参数估计，适用于高维数据。特点：稀疏性，不具有无偏性和一致性，不具有Oracle属性1. 研究背景例如研究基因对某个生物表征的影响，假定共有p个基因的n次观测值（p>>n)，因变量是连续型变量。我
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2023-08-03 23:15:57
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Scikit-learn Python机器学习 - 回归分析算法 - Lasso 回归 (Lasso Regression)
目录实例一：目前有汽车数据，找到相关规律并做汽车价格预测。1.调取相关工具包、读取数据、观察数据2.清理数据：数据格式化、缺失值处理、异常值处理、预处理、特征相关性等2.1 缺失值处理2.2 特征相关性2.3 预处理（标准化，分类处理）3.Lasso 回归4.预测及检验实例一：目前有汽车数据，找到相关规律并做汽车价格预测。 &nbs
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2024-04-10 10:54:57
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介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效（正如你将在本文中看到的那样）。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上实现。我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。 在本文中，我们将首先了解
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2023-08-23 16:26:10
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@机器学习之 线性回归，对数几率回归（逻辑回归），线性判别分析 模型是方法，策略是函数例如 最小二乘，算法是求解方法属性特征处理：二值离散特征（0和1）有序连续特征（1，2，3对应小 中 大）无序离散特征（one-hot编码）线性回归均方误差最小化（最小二乘估计）几何意义上是预测值和实际值的差平方（并不是垂直距离的误差，那样成了正交差）argmin(w,b) 求最小值的w和b极大似然估计（估计概率
前文我们诊断出三个自变量之间存在严重共线性，那么，我们先使用岭回归，进行建模，然后，使用lasso回归。岭回归，是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。先使用R语句如下：install.packages('ridge')
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2024-05-09 19:40:42
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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
第13讲和第14讲我们来关注一下回归模型的两个变种模型。本节我们要介绍的是基于L1正则化的Lasso模型，下一节介绍基于L2正则化的Ridge模型。在正式介绍这两种模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。正则化与L1范数 正则化是防止模型过拟合的核心技术之一，关于欠拟合和过
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2024-02-08 07:33:22
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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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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
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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LASSO回归与Ridge回归 在线性回归算法中一般使用普通最小二乘法Ordinary Least Squares进行参数估计，这种方法进行参数估计时依赖于特征的独立性。如果样本的特征相关并且设计矩阵各列近似线性相关时，设计矩阵近似奇异，使用普通的最小二乘法估计模型参数会对观测目标的随机误差高度敏感，参数估计的方差过大，求解出
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2024-01-04 11:55:49
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