岭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。使用sklearn.linear_model.Ridge进行岭回归一个简单的例子from sklearn.linear_model import Ridge
clf = R
转载
2024-03-29 13:56:42
152阅读
岭回归 一般特征数比样本数多的时候，可以采用岭回归： 岭回归的代价函数：岭回归的代价函数就相当于原来的代价函数加上正则项（这里的λ是正则项的系数） 因为加入了L2正则项，所以称为有偏估计，无
转载
2023-10-11 06:58:51
748阅读
最近在自学图灵教材《Python机器学习基础教程》，做些笔记。对于回归问题，线性模型预测的一般公式如下：ŷ = w[0] * x[0] + w[1] * x[1] + … + w[p] * x[p] + b这里 x[0] 到 x[p] 表示单个数据点的特征（本例中特征个数为 p+1），w 和 b 是学习模型的 参数，ŷ 是模型的预测结果。 岭回归岭回归也是一种用于回归的线性模型，因此
转载
2023-11-25 20:07:07
418阅读
岭回归，也称为Tikhonov正则化，是一种专门用于处理多重共线性问题的回归分析技术。多重共线性是指模型中的自变量高度相关，这种高度的相关性会导致普通最小二乘法（OLS）估计的回归系数变得非常不稳定，甚至无法解释。岭回归通过引入一个非常小的、称为正则化参数的偏差，来改善估计的稳定性和减少方差，虽然这会以略微增加偏差为代价。岭回归的数学原理岭回归的目标是最小化以下代价函数：其中，Y是响应变量，X是设
转载
2024-08-29 11:52:39
158阅读
# Python 看岭回归结果
在数据科学和机器学习的领域，回归分析是一个重要的方法，用于预测和建模。岭回归是一种线性回归的扩展，它通过在损失函数中添加L2正则化项来减少模型的复杂度。本文将探讨如何使用Python进行岭回归，并展示相应的结果和分析。
## 岭回归简介
岭回归（Ridge Regression）目的是减少模型的过拟合，并提高模型的泛化能力。在大量特征的情况下，岭回归通过施加惩
文章目录多重共线性检验线性回归（linear regression）岭回归（ridge regression）LASSO回归综合比较 为了能够比较直观地了解到三种回归方法的区别，本文基于李子奈、潘文卿的《计量经济学》（第四版）第四章的同一案列进行三种方法的结果比较，具体推导过程可参见文后提供的参考链接。首先导入需要用到的库import warnings
import numpy as np
im
转载
2024-04-18 09:36:35
166阅读
在线性回归模型中，其参数估计公式为不可逆时无法求出，另外如果越趋近于0，会使得回归系数趋向于无穷大，此时得到的回归系数是无意义的。解决这类问题可以使用岭回归和LASSO回归，主要针对自变量之间存在多重共线性或者自变量个数多于样本量的情况。一、正则化1.什么是正则化对损失函数(目标函数)加入一个惩罚项，使得模型由多解变为更倾向其中一个解。在最小二乘法中，可以这样理解。XTX可能是不可逆的，通过加上正
转载
2024-04-30 08:20:09
85阅读
我们在线性回归中，难免会遇到数据存在共线性问题，所谓共线性，是指两个或多个自变量之间存在明显的相关关系，在线性拟合的过程中，导致回归方程出现拟合效果差、回归系数难以解释等问题。 举例：某自变量X1与Y为正相关关系，但是线性回归显示X1的回归系数为负数，和实际情况相反，这不符合现实情况，属于比较典型的共线性问题。 一起来看今天的实例：某医师希望通过B超下胎儿的身长、头围、体重来预测胎儿
转载
2024-01-22 10:10:58
113阅读
主要内容：一.回归与分类二.Logistic模型即sigmoid function三.decision boundary 决策边界四.cost function 代价函数五.梯度下降六.自带求解函数七.多分类问题 一.回归与分类回归：用于预测，输出值是连续型的。例如根据房子的大小预测房子的价格，其价格就是一个连续型的数。分类：用于判别类型，输出值是离散型的（或者可
文章目录一、回归的概念与Logistic回归1.1 回归1.2 Logistic回归1.3 极大似然法求参数1.4 梯度上升法二、代码实现2.1 梯度上升法2.2 随机梯度上升算法三、实例测试3.1 数据准备3.2 计算错误率四、总结 一、回归的概念与Logistic回归1.1 回归假设有一些数据，能在坐标轴上展示，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回
数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接受，甚至于有过犹不及之势头。大数据的概念满天飞，似乎一夜之间人人都在谈论大数据，见了面不用 大数据打招呼，好像就不是在数据圈子里混的了。那么，被外界传得神乎其神的数据，到底可以在哪些方面促进业务的腾飞？或者换种说法，业务对数据有哪些层次 的需求？数据在哪些地方能够帮
转载
2024-08-08 14:36:59
52阅读
GLM：线性回归GLM即Generalized linear model，广义线性模型。 贝叶斯统计的一些软件工具包JAGS, BUGS, Stan 和 PyMC，使用这些工具包需要对将要简历的模型有充分的了解。线性回归的传统形式通常，频率学派将线性回归表述为： Y=Xβ+ϵ 其中，
Y 是我们期望预测的输出（因变量）； X 是预测因子（自变量）；
β 是待估计的模型系数（参数）；
转载
2024-03-28 03:50:05
678阅读
P-中值模型是指在一个给定数量和位置的需求集合和一个候选设施位置的集合下，分别为 p 个设施找到合适的位置，并指派每个需求点到一个特定的设施，使之达到在工厂和需求点之间的运输费用最低。P-中值模型一般适用于在工厂或者仓库的选址问题，例如要求在它们和零售商或者顾客之间的费用最少。数学定义当然，P-中值模型也可以通过精确的数学语言进行描述，要求准确的表达问题的约束条件、目标以及合理的变量定义。目标函数
由于菜狗本狗还没学概率论,接下来还会有一些概率论的知识,先补一波:自由度(degree of freedom, df)指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。 啥意思呢，举个例子： 有一个有4个数据( n=4)的样本，其平均值m等于5，即受到 m=5的条件限制，在自由确定4、2、5
# Python 泊松回归结果分析项目方案
## 项目背景
在许多应用场景中，数据呈现为计数型数据，比如顾客的购买次数、网站的访客数量等。泊松回归是一种用于建模计数数据的回归分析方法，通过该方法，我们能够合理地预测或理解影响结果变量的因素。
## 项目目标
本项目旨在使用Python进行泊松回归分析，主要目标包括：
1. 通过数据预处理和可视化，理解数据分布和相关性。
2. 建立泊松回归
原创
2024-09-28 03:20:41
40阅读
# 项目方案：利用Python实现岭回归分析
## 项目背景
岭回归（Ridge Regression）是一种常用于解决多重共线性问题的线性回归方法，在自变量之间存在较高相关性时，它通过引入L2正则化项来降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力。本项目旨在通过Python实现岭回归分析，探索其在实际数据集上的应用效果，并结合可视化手段展示结果。
## 项目目标
1. 理解岭回归的基本原理与应用
说起分类算法，相信学过机器学习的同学都能侃上一二。可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说，你可以快速地回答下面的问题么:KNN算法的优缺点是什么？Naive Bayes算法的基本假设是什么？entropy loss是如何定义的？最后，分类算法调参常用的图像又有哪些？答不上来？别怕！一起来通过这篇文章回顾一下机器学习分类算法吧（本文适合已有机器学
引言 TensorFlow 是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。它是一个不严格的“神经网络”库，可以利用它提供的模块搭建大多数类型的神经网络。它可以基于ＣＰＵ或ＧＰＵ运行，可以自动使用ＧＰＵ，无需编写分配程序，主要支持Python编写。MNIST 是一个巨大的手写数字数据集，被广泛应用于机器学习识别领域。MNIST有60000张训练集数据和10000张测试集数据，每一个训练元素都是28*
转载
2024-08-03 15:37:23
30阅读
这两种回归主要针对特征之间存在多重共线性或者特征数多于样本量的情况。话句话说就是特征向量组成的矩阵不是一个满秩矩阵（特征数大于对应矩阵的秩）岭回归岭回归的代价函数是经过L2正则化（正则化可以降低模型复杂度）后的代价函数，如下，并对其求导令导数为0，得到参数（也即）如下： L2范数惩罚项的加入使得满秩，保证了可逆，但是也由于惩罚项的加入，使得回归系数(或)的估计不再是无偏估计。所以岭回归是以放弃无偏
转载
2024-03-26 14:20:20
150阅读
Hello大家！上一篇小A已经详细的为大家讲解了逻辑回归的原理和数学推导，但是对于学习人工智能来说仅仅学会原理是远远不够的，还必须要动手实践，必须要学会使用编程语言将算法实现。所以，今天我就来为大家展示一下使用python进行逻辑回归的实现。在实现之前，先来解答一下大家对于上一篇的问题1. 有人疑惑这里第四行为什么是根据sigmod求导公式进行推导，明明是hw函数。上一篇我们看到hw函数
转载
2023-09-27 17:07:26
178阅读
