1. 逻辑回归算法描述（是什么？）1.1 逻辑回归的定义可以答作用：用于分类的回归算法，被广泛用于估算一个实例属于某个特定类别的概率。比如：这封电子邮件属于垃圾邮件的概率是什么？某人患病的概率?明天下雨的概率明天下雨的概率如果预估概率超过50%，则模型预测该实例属于该类别（称为正类，标记为“1”），反之，则预测不是；也就是负类，标记为“0”。这样它就成了一个二分类器。逻辑回归处理的常见的时二分类或
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2024-03-19 09:03:21
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学习机器学习的第一个模型是线性回归。除了作为一个简单的理解算法，结合正确的特征，还可以是一个强大的预测模型。在本文中，我们将在Python中构建一个线性回归模型，并应用梯度下降的优化技术来降低成本函数。以下是我们将要讨论的主题：线性回归：模型的解释和概念;梯度下降：关于GD及其变化的解释;代码实现：通过编写Python代码来演示学习的概念;线性回归线性回归是一种基本的预测算法，能够找到两个或多个变
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2024-04-27 19:43:29
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模型防止过拟合1.正则化技术L1正则化L2正则化dropout数据增强提前停止正则化对系数进行惩罚。在深度学习中，它实际上惩罚了节点的权重矩阵。01 L1和L2正则化它是最常见的正则化类型。在回归模型中，L1正则化称为Lasso回归，L2称为岭回归。成本函数=损失（交叉熵）+正则化'y'表示学习关系，' β'表示不同变量或预测变量（x）的系数估计。 λ是调整参数，决定了我们想要多大程度地惩罚模型的
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2024-05-26 11:04:10
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文章目录逻辑回归的损失函数以MLE角度理解交叉熵以信息论角度理解交叉熵信息熵K-L散度(相对熵)交叉熵(Cross Entropy)推导逻辑回归损失对参数的梯度使用逻辑回归实现乳腺癌数据集二分类 逻辑回归的损失函数有两种方式可以推导出二分类交叉熵损失函数，一个是通过极大似然估计法，另一个则是信息熵。以MLE角度理解交叉熵参考之前如何推导多元线性回归的损失函数，我们可以总结一下这个思想：那就是，一
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2024-06-10 10:38:09
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ISLR(6)-压缩估计方法与正则化Ridge & Lasso 在信用卡数据集的应用笔记要点：0.Shrinkage Method1.Ridge Regression-- scale control2.Lasso3.参考0. Shrinkage Method除了使用最小二乘法对包含预测变量子集的线性模型进行拟合, 还可以使用对系数进行约束或加罚的技巧对包含
个预测变量的模型进
近期学习了Lasso，并使用matlab运行程序，使用该命令时详细研究了它的使用方法，现在根据matlab关于Lasso的帮助文档对Lasso进行介绍，不过我并未全部了解该命令的参数意义，所以只介绍部分的使用方法：输入参数：Alpha： 即α的值，当为 0，表示Lasso为岭回归，这时它当然不是Lasso了，而是和Lasso相似的岭回归模型，当该值为 1（默认值
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2024-03-26 21:30:51
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本文主要对回归分析解读,包括一元线性回归,多元线性回归和逻辑回归.1 回归分析“回归”最早由英国生物学家高尔顿在研究孩子身高与其父母身高关系时提出。研究发现，父母个子高，其子代一般也高，但不如父母那么高；父母个子矮，其子女一般也矮，但没有父母那么矮。下一代身高有向中间值回归的趋势，这种趋于中间值的趋势被称为“回归效应”，而他提出的这种研究两个数值变量关系的方法称为回归分析。 回归的意义： 研究
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2024-04-01 06:17:23
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2.3 酉三角化以及实正交三角化2.3.1 定理：（Schur型；Schur三角化）设 有n个特征值，它们以任意指定次序排列，又设 是满足 的单位向量；（证明采取把U构造出来，了解即可） （a）存在一个以 为第一列的n阶酉矩阵U，使得 为n个对角元素的上三角矩阵 （b）如果A仅有实的特征值
一、介绍S折交叉验证法：数据被随机划分为5个互不相交且大小相同的子集，利用S-1个子集数据训练模型，余下的一个子集测试模型。由于测试集由S种选法，因此对S种组合依次重复进行，获取测试误差的均值。将这个均值作为泛化误差的估计。二、KFold1.原型sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3,shuffle=False,random_state=None)2.参数
Motivation根据特定数据集训练模型很容易，但是在引入新数据时该模型如何执行？ 你怎么知道使用哪种机器学习模型？ 交叉验证通过确保模型产生准确结果并将这些结果与其他模型进行比较来回答这些问题。交叉验证超越了常规验证，即通过评估模型对新数据的处理方式，分析模型如何对其自己的训练数据进行的过程。 以下各节将讨论几种不同的交叉验证方法：Holdout Method保持交叉验证方法涉及移除训练数据的
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2024-05-05 12:56:30
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目录广义线性模型普通最小二乘法岭回归设置正则化参数：广义交叉验证Lasso使用交叉验证弹性网络最小角回归（LARS）贝叶斯回归logistic 回归使用多项式 logistic 回归和 L1 进行 MNIST 数据集分类 内容总结自 sklearn中文文档 广义线性模型数学概念表示为，如果 是预测值，那么有：我们定义向量 作为 coef_，定义 作为 intercept_。普通最小二乘法
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2024-07-10 08:53:38
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在处理“R语言LASSO回归k折n次交叉验证”的过程中，我发现了一些技术问题，并对解决方案进行了详细的记录。
### 问题背景
在数据分析中，LASSO回归是一种有效的正则化方法，用于应对高维数据集。通过k折交叉验证，我们能够评估模型的泛化能力，确保模型在未见数据上的表现。然而，在使用R语言进行LASSO回归的过程中，我遇到了一些挑战和困扰。例如，模型在交叉验证中出现了不一致的结果，导致选出的
在处理机器学习和统计建模中，“kfold交叉验证”是个非常重要的步骤，它能够有效提升模型的可靠性。而当我们使用Lasso回归时，通常需要将这个过程与R语言结合起来。本文将围绕如何在R语言中实现“kfold交叉验证Lasso”进行全面探讨，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析等多个方面的内容。
## 备份策略
为了确保代码和模型的安全性，我们需要制定一个详细的备份策略
目录 文章目录目录Ch1 多元线性回归函数模型加入数据后的模型模型求解梯度下降法正规方程法随机梯度下降法全局最优解评估方法留出法交叉验证法性能度量线性回归模型：平方和误差分类任务：错误率与精度 Ch1 多元线性回归函数模型函数形式向量形式：通常一个向量指的都是列向量，向量的转置是行向量 损失函数：最小均方误差MSE： 线性回归模型：求解损失函数的最小值加入数据后的模型n组数据预测值： 实际值lab
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2024-07-02 21:07:28
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非线性模型广义加性模型Generalized Additive Model (GAM)同过使用ggplot2程序包中的geom_smooth函数,使用默认的smooth函数,就可以拟合GAM模型:set.seed(1)
x <- seq(-10, 10, by = 0.01)
y <- 1 - x ^ 2 + rnorm(length(x), 0, 5)
ggplot(data.f
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2024-02-22 22:41:00
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成本函数是“交叉熵”（交叉熵）交叉熵产生于信息论里面的信息压缩编码技术，但是它后来演变成为从博弈论到机器学习等其他领域里的重要技术手段它的定义如下。：y 是我们预测的概率分布， y' 是实际的分布（我们输入的one-hot vector）。比较粗糙的理解是，交叉熵是用来衡量我们的预测用于描述真相的低效性。的关于交叉熵的解释超出本教程的范畴，但是你很有必要好好理解
模型评估方法 假如我们有一个带标签的数据集D，我们如何选择最优的模型？ 衡量模型好坏的标准是看这个模型在新的数据集上面表现的如何，也就是看它的泛化误差。因为实际的数据没有标签，所以泛化误差是不可能直接得到的。于是我们需要在数据集D上面划分出来一小部分数据测试D的性能，用它来近似代替泛化误差。 有三种方法可以进行上面的划分操作：留出法、交叉验证法、自助法。 留出法：
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集关注，转发，私信小编“01”即可免费领取Python学习资料！ 数据来源分
# Python 中 Lasso 回归的交叉验证
## 引言
Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种线性回归模型，它通过在损失函数中加入 L1 范数正则化项，来防止模型过拟合并实现特征选择。为了提高模型的泛化能力，我们通常需要使用交叉验证（Cross-Validation, CV）来选择最优的正则化参数。在本文中
