介绍在本实验中，你将实现线性回归及岭回归并了解其在数据上的工作原理。本次实验需要用到的数据集包括：ex1data1.txt -单变量的线性回归数据集ex1data2.txt -多变量的线性回归数据集评分标准如下：要点1：计算损失-------------------------------（20分）要点2：单变量线性回归梯度下降----------（20分）要点3：数据标准化-----------
转载
2024-06-17 16:04:07
120阅读
岭回归技术原理应用 作者：马文敏岭回归分析及其SPSS实现方法岭回归分析（RidgeRegression）是一种改良的最小二乘估计方法，它是用于解决在线性回归分析中自变量存在共线性的问题。什么？共线性是什么？共
转载
2023-06-29 20:16:31
194阅读
文章目录2.9 正则化线性模型学习目标1 Ridge Regression (岭回归，又名 Tikhonov regularization)2 Lasso Regression(Lasso 回归)3 Elastic Net (弹性网络)4 Early Stopping [了解]5 小结 2.9 正则化线性模型学习目标知道正则化中岭回归的线性模型知道正则化中lasso回归的线性模型知道正则化中弹性
转载
2024-07-16 15:37:16
66阅读
一、普通线性回归 1、原理 分类的目标变量是标称型数据，而回归将会对连续型的数据做出预测。应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过Y=X*W给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的W。这里的误差是指预测Y值和真实Y值之间的差值，使用该误差的简单累
转载
2024-03-25 19:48:11
88阅读
目录1.岭回归模型1.1背景1.2损失函数2.相关代码2.1RidgeRegression类2.2求解代码2.3绘图代码3.直接调库使用 1.岭回归模型1.1背景对于回归问题来说，它们的基本内容基本上都是相同的，所以岭回归模型与线性回归模型类似：它们的差别主要体现在损失函数的构造上。对于有些矩阵，矩阵中某个元素的一个很小的变动，会引起最后计算结果误差很大，这种矩阵称为“病态矩阵”。有些时候不正确
转载
2024-05-10 17:12:48
162阅读
1、作用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。2、输入输出描述输入:自变量 X 至少一项或以上的定量变量或二分类定类变量，因变量 Y 要求为定量变量（若为定类变量，请使用逻辑回归）。输出:模型检验优度的结果，自变量对
转载
2023-10-02 20:18:55
176阅读
一、基本知识1、岭回归：从公式看，加入正则化项（2范数）。回归系数的计算公式为：问题引入：若给定数据集X，如果XTX的逆存在，可以使用常规的线性回归方法。但是，（1）数据样本数比特征数少的情况，矩阵的逆不能直接计算；（2）即使样本数多于特征数，若特征高度相关，XTX的逆依然无法计算。此时，可以考虑岭回归。另，岭回归是有偏估计回归方法，引入lamda来限制所有系数之和，通过引入该惩罚项（从需要最小化
转载
2024-04-29 23:41:56
62阅读
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
岭回归岭回归（Ridge Regression）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，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法岭回归的目标函数在一般的线性回归的基础上加入了L2正则项，在保证最佳拟合误差的同时，使得参数尽可能的“简单”，使得模型的泛化能力强，
转载
2023-09-03 17:03:06
260阅读
岭回归 Lasso回归一、标准线性回归（简单线性回归）标准线性回归（简单线性回归）中： 如果想用这个式子得到回归系数，就要保证 是一个可逆矩阵。 下面的情景：如果特征的数据比样本点还要多，数据特征n,样本个数m，如果n>m,则计算 会出错。因为 不是满秩矩阵（行数小于列数），所有不可逆。 为了解决这个问题，统计学家引入了岭回归的概念。想了解更多标准线性回归可以转跳到这里：二、岭回归1.基本含
转载
2024-05-06 10:15:43
100阅读
岭回归1、 解决问题2、 原理3、 算法4、 实现代码5、
原创
2022-11-18 16:19:03
204阅读
最近有小伙伴问我说，有没有sklearn的代码详解，前面博客讲的有点偏理论了。接受了小伙伴的意见，以后大管就理论和代码穿插着聊吧。今天咱就来聊一聊sklearn中线性回归和岭回归(L2正则)的代码详解吧。sklearn.linear_model.LinearRegression 使用的方法是最小线性二乘回归，线性回归拟合系数w = (w1，…，wp)的线性模
转载
2024-05-09 10:59:32
82阅读
第 20 卷 第 6 期 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 2001 年 12 月 Vol.20, No.6 Journal of Liaoning Technical University(Natural Science) Dec., 2001 _______________________________ 收稿日期：2001-01-09 作者简介：曾繁会(1970-)，女，辽宁 阜新人，讲师
转载
2024-03-10 20:09:17
32阅读
岭回归使用L2正则化对系数w进行约束，以限制模型复杂度（防止过拟合），import numpy as np
import pandas as pd
import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
X,y = mglearn.datasets.lo
转载
2024-03-26 09:21:33
136阅读
回归问题的概率解释线性回归的损失函数线性回归-最小二乘的概率解释（频率学派-最大似然估计）岭回归的损失函数岭回归的概率解释（贝叶斯学派-最大后验估计）结论最大后验估计与最大似然估计 线性回归的损失函数线性回归-最小二乘的概率解释（频率学派-最大似然估计）当我们面对回归问题时，为什么会采用线性回归，最小二乘法来定义成本函数，即1/2的差的平方和。这里给出概率解释：我们拟合的直线的函数值即预测值必然
转载
2024-06-03 13:09:17
60阅读
数学式待续codeimport numpy as npfrom numpy import genfromtxtfrom sklearn import linear_modelimport matplotlib.pyplot as plt# 读入数据 data = genfromtxt(r"longley.csv",delimiter=',')print(data)# 切分数...
原创
2022-07-05 16:45:15
80阅读
岭回归(英文名：ridge regression, Tikhonov regularization)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。
对于有些矩阵，矩阵中某个元素的一个很小的变动，会引起最后计算结果
转载
2024-05-05 15:35:49
176阅读
目录拟合与岭回归1 什么是过拟合与欠拟合2 模型复杂度3 鉴别欠拟合与过拟合4 过拟合解决方法5 岭回归（Ridge）6 模型的保存与加载
转载
2024-08-04 10:09:43
134阅读
第二章.线性回归以及非线性回归 2.12 岭回归（Ridge Regression）前期导入：1).标准方程法[w=(XTX)-1XTy]存在的缺陷：如果数据的特征比样本点还多，数据特征n，样本个数m，如如果n>m，则计算 (XTX)-1 时会出错，因为 (XTX) 不是满秩，所以不可逆2).解决标准方程法缺陷的方法：为了解决这个问题，统计学家们引入了岭回归的概念：w=(XTX+λI)-1
转载
2024-01-04 06:48:20
381阅读
作为一名曾经研究过人工神经网络的菜鸟，前两天刚听说有岭回归估计和LASSO估计，统计学老师也布置了作业，然，在不甚理解的情况下，用Python写了一下，也不知是否正确。不合适的地方请不吝赐教。作业如下：x，y已知，分别用岭估计和LASSO估计，估计的值，并使用MSE评估估计结果。个人理解：在完全没有数据的情况下，很显然，需要随机生成一些数据。在年少的时候就知道，若已知和值，给定一个x就会有个y生成
转载
2023-09-25 12:39:03
191阅读
