Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 2006 年的一篇评论中提到：Some current challenges … are high dimensional data, sparsity, semi-supervised learning, the relation between computation an
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2024-05-06 21:32:00
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LASSO 在上一篇博客中介绍了岭回归这样一种模型正则化的方式，这篇博客主要介绍另一种模型正则化的方式 LASSO Regularization。 回顾一下岭回归的任务是： 其实 LASSO 的原理是和岭回归是一样的，只不过在怎么表达这个 这非常好理解，我们可以用 来代表 的大小，也可以用 那么 LASSO 是什么意思呢？Least Absolute Shrinkage an
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2024-05-02 17:43:40
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Lasso的特性及简介： 在最小二乘中，常把岭回归与Lasso来进行比较，它们都能对数据防止过拟合，这是为什么呢？ 当特征之间存在高度相关关系的时候，假设有两个特征高度负相关，那么不带正则化的回归问题可能会赋予二者近似相等的很大权重，这样加权起来的结果仍然较小，但是由于权重很大，就导致了过拟合问题。Ridge Regression会倾向于在相关特征之间均匀分布权重，Lasso则倾向于
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2024-03-21 09:55:01
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最近在看一下Sparse Linear Regression的内容，其中常用的方法就是Lasso回归。主要思想就是在一般的最小二乘上加一个一范数正则项，添加这个正则项之后，得到的回归系数中有些会被置为0，从而得到了一个系数的回归系数。这方面的参考很多，就不详细说明了。这里，主要要说明的是最小角回归和Lasso回归的关系与区别在许多参考资料中，都会说最小角回归是解决Lasso的一种高效方法，但是在学
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2024-03-13 14:43:54
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数据准备 x yx=t(log2(exprSet+1))
x[1:5,1:3]
y=phe$event
head(phe)[,1:3]
head(y)
y **建立lasso模型**因为因变量是二分类，所以必须指定binomial ，1 表示lasso回归，指定运行50个lammada值，但是如果在运行完50个值之前，模型不在有提高，则会自动停下来**使用glmnet函数拟合模型 ，所谓的拟合模型
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2024-05-04 17:18:08
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算法的简要概述在机器学习问题中，高维度数据进行回归和分类是一个很困难的问题。例如在许多Microarray生物数据上，数据的维度通常是千和万级别，但是由于收集数据需要昂贵的实验，因此可用的训练数据却相当少，通常只有50-300左右，这样的现象通常称为“small samples, large problem”。
高维度问题带来两个缺点：
1）计算量。从大小矩阵乘积计算和多矩阵计算角度来说，矩阵的
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2024-03-22 15:49:54
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回归的进一步扩展1.引入2.lasso回归的使用 1.引入在多元线性回归模型中估计回归系数使用的是OLS，但同时还也有异方差和多重共线性的影响。回归中关于自变量的选择大有门道，变量过多时可能会导致多重共线性问题造成回归系数的不显著，甚至造成OLS估计的失效。岭回归和lasso回归在OLS回归模型的损失函数上加上了不同的惩罚项，该惩罚项由回归系数的函数构成，一方面，加入的惩罚项能够识别出模型中不重要
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2024-03-04 12:40:01
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1.背景介绍气候变化是当今世界最紧迫的问题之一，其影响范围广泛，涉及到生态环境、经济发展、社会稳定等方面。气候变化的研究是解决气候变化问题的关键，需要大量的气候数据进行分析和预测。在大数据时代，气候数据的规模和复杂性都非常大，传统的统计方法已经无法满足研究需求。因此，人工智能和机器学习技术在气候变化研究中的应用越来越广泛，其中之一是LASSO回归。LASSO(Least Absolute Shri
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2024-06-07 08:12:37
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背景在前面我们已经基本了解了机器学习项目的选择模型大致流程，我们进一步讨论模型的优化。优化模型基础（1） 训练均方误差与测试均方误差： 原文：在回归中，我们最常用的评价指标为均方误差，即：，其中是样本应用建立的模型预测的结果。如果我们所用的数据是训练集上的数据，那么这个误差为训练均方误差，如果我们使用测试集的数据计算的均方误差，我们称为测试均方误差。一般而言，我们并不关心模型在训练集上的训练均方误
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2024-10-08 14:37:48
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在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频1 介绍在本文中，我们将研究以下主题证明为什么低维预测模型在高维中会失败。进行主成分回归（PCR）。使用glmnet()进行岭回归、lasso 和弹性网elastic net对这些预测模型进行评估1.1 数
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2024-08-16 19:28:26
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线性回归 import sklearn
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X= [[0, 0], [1, 2], [2, 4]]
y = [0, 1, 2]
clf = LinearRegression()
#fit_intercept=True
#默认值为 True，表示计算随机变量， False 表示不计算随机变量
#no
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2024-07-26 15:43:05
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身高体重 #还是先导入要用的包，没下载的要先去下载依赖包
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot
import plotly.graph_objs as go
init_notebook_mode(connected=Tru
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2024-04-30 21:02:27
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线性回归作为一种回归分析技术，其分析的因变量属于连续型变量，如果因变量转变为离散型变量，将转换为分类问题。回归分析属于有监督学习问题，本博客将重点回顾标准线性回归知识点，并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨，引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归，最后通过sklearn库模拟整个回归过程。目录结构线性回归的一般形式线性回归中可能遇到的问题过拟合问题及其解决方法线性回归代码实现岭回归与L
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2024-02-29 21:49:42
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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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在统计和机器学习中，Lasso(最小绝对收缩和选择算子)是一种回归分析方法，执行变量选择和正则化 ，以提高预测精度和结果统计模型的可解释性。它最初是在地球物理学中引入的，后来Robert Tibshirani提出这一术语。Lasso最初是为线性回归模型而推导的。这个简单的情形揭示了关于估计量的很多信息，包括它与岭回归和最佳子集选择的关系，以及Lasso回归系数和所谓的软阈值之间的联系。它还揭示了
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2023-12-09 15:19:21
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# R语言中的Lasso回归与最优参数选择
Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于特征选择和正则化的回归分析方法。它通过施加L1惩罚项来缩减某些回归系数为零，从而有效地选择特征。Lasso回归在处理高维数据时尤为有效，能够从大量的特征中找到重要的特征。本文将介绍如何在R语言中实现Lasso回归及其最优参数的选择，
原创
2024-09-12 05:03:40
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机器学习中需要归一化的算法有SVM, 逻辑回归，神经网络，KNN, 线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构。树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一化。对
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2024-09-04 17:52:33
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前言 今天讲一下这个困惑我很久的Lambda。为什么这么说呢？因为我之前一直没主动去学过Lambda。很多使用Lambda表达式的代码我都没有仔细去琢磨咋回事。但是最近这个Lambda表达式出现的有些频繁，有点影响我接下来的学习了，于是我就去学了一下。我也是刚学完就来总结了，也算是巩固一下。当然我也希望这篇文章能帮到更多准备学Lambda同学。 这篇文章我会用很多通俗易懂的例子来教大家如何使
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2024-07-29 19:10:39
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Lasso回归在决定哪些因素可以纳入模型提高模型的稳健性，以及相应的给出各种可用图表，在做生物标志物筛选时，效果非常好！我们从最简单的线性回归（Linear Regression）开始了解如何使用 glmnet 拟合 LASSO 回归模型， 所以此时的连接函数（link function）就是恒等，或者说没有连接函数，而误差的函数分布是正态分布。01 Lasso 回归概念——————用惩罚极大似然
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2024-02-08 15:07:59
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文章目录加载R包默认画图提取数据自定义绘图 lasso回归非常常用，默认的图不丑，但是总有人想要自定义，想要更好看。 其实画图很简单，难的是提取数据。?说到提取数据，说难不难，说简单不简单，如果你会用搜索，就非常简单，根本不用自己写，一般来说，你遇到过的问题，本人肯定早就遇到过且解决了！下面就给大家演示下怎么用1行代码提取数据！包你满意！包治百病！加载R包library(glmnet)
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2023-09-04 23:12:48
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