最小角回归 （LARS） 是对高维数据的回归算法， 由 Bradley Efron
原创
2022-11-02 09:50:46
218阅读
本文介绍LAR（Least angle regression，最小角回归），由Efron等（2004）提出。这是一种非常有效的求解LASSO的算法，可以得到LASSO的解的路径。1 算法介绍我们直接看最基本的LAR算法，假设有\(N\)个样本，自变量是\(p\)维的：先对\(X\)（\(N\times p\)）做标准化处理，使得每个predictor（\(X\)的每列）满足\(x_{\cdot j
转载
2024-08-23 08:09:38
74阅读
在做线性回归的时候，有时候会碰到稀疏系数矩阵的问题，可以用L1或者L2正则化解决这个问题，L1正则化又叫Laaso回归，但是L1正则化中的惩罚项是不可微的，我们不能用梯度下降法，怎么办呢，我们可以用坐标下降法，这个方法，感性上比较好记住，但是深层次的不好理解这篇文章里面讲到了坐标下降法，对于我来说，提到的Tseng的证明是难以理解的，留着吧，可能哪天就理解了然后，处理L1正则化的优化还有一种办法，
转载
2024-05-21 10:55:17
66阅读
基于Voronoi分割的Delaunay Triangulation算法的openCV实现 Delaunay三角剖分是前苏联数学家 Delaunay在 1934年提出的:对于任意给定的平面点集 ,只存在着唯一的一种三角剖分方法 ,满足所谓的“ 最大 — 最小角 ” 优化准则 ,即所有最小内角之和最大 ,这就是 Delaunay三角剖分。这种剖分方法遵循“ 最小角最大 ” 和“ 空外接圆
转载
2024-05-24 10:13:26
41阅读
在介绍最小角回归之前，需要先看看两个预备算法：前向选择算法前向梯度算法前向选择算法前向选择算法的原理是一种典型的
原创
2022-11-02 09:49:01
425阅读
目录最小角回归法一、举例二、最小角回归法优缺点2.1 优点2.2 缺点三、小结 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://.cnblogs./nickchen121/p/11686958.html 最小角回归法
转载
2020-12-10 22:52:00
85阅读
2评论
目录最小角回归法一、举例二、最小角回归法优缺点2.1 优点2.2 缺点三、小结更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html最小角回归法最小角回归相当于前向选择法和前向梯度法的一个折中算法，简化了前项梯度法因\(\epsilon\)的迭代过程
原创
2021-04-16 11:30:05
553阅读
1.1.7.最小角度回归最小角度回归（LARS）是高位数据回归的算法之一，由Bradley Efron，Trevor Hastie，Iain Johnstone和Robert Tibshirani开发。
原创
2022-09-11 00:04:41
25阅读
假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。 LARS解决方案没有给出矢量结果，而是由一条曲线组成，该曲线表示针对参数矢量L1范数的每个值的解决方案。该算法类似于逐步回归，但不是在每个步骤中都包含变量，而是在与每个变量的相关性与残差相关的方向上增加了估计的参数。优点：1.计算速度与逐步回归一样快。 2.它会生成完整的分段线性求
原创
2021-05-20 08:49:20
513阅读
假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。LARS解决方案没有给出矢量结果，而是由一条曲线组成，该曲线表示针对参数矢量L1范数的每个值的解决方案。该算法类似于逐步回归，但不是在每个步骤中都包含变量，而是在与每个变量的相关性与残差相关的方向上增加了估计的参数。优点：1.计算速度与逐步回归一样快。2.它会生成完整的分段线性求解路径，这在交叉验证或类似的模型调整尝试中很有用。3.如果两个变量与因变量几乎同等相关，则它们的系数.
原创
2021-05-12 13:54:39
871阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20379假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。
原创
2021-05-12 14:40:02
333阅读
基础数论整除GCD&LCM拓展欧几里得算法模运算同余同余式(一次同余式)逆元素数筛唯一分解定理欧拉函数中国剩余定理整除a%b==0可以写作：b|a带余数除法： 对任意整数a,b>0,存在唯一的数对q,r,使得a=bq+r（0<=r<|b|）成立，且q,r是唯一的。b是商，这里的余数 r 称为最小非负余数。负数取余余数的性质：任一整数被正整数 a 除后，余数一定是且仅是 0
转载
2024-04-26 12:23:15
158阅读
假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。 LARS解决方案没有给出矢量结果，而是由一条曲线组成，该曲线表示针对参数矢量L1范数的每个值的解决方案。该算法类似于逐步回归，但不是在每个步骤中都包含变量，而是在与每个变量的相关性与残差相关的方向上增加了估计的参数。优点：1.计算速度与逐步回归一样快。 2.它会生成完整的分段线性
原创
2021-05-19 22:19:50
500阅读
1.1.8.最小角度回归的套索最小角度回归的套索是使用的最小角度算法实现的，与使用位置下降的算法不同，该方案能够解决分段线性的，作为其系数的范数函数。 from sklearn import linear_modelreg=linear_model.Lass...
原创
2022-09-11 00:04:45
13阅读
本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归。1. Ridge回归的损失函数 在我的另外一遍讲线性回归的文章中，对Ridge回归做了一些介绍，以及什么时候适合用 Ridge回归。如果对什么是Ridge回归还完全不清楚的建议阅读我这篇文章。 线性回归原理小结 Ridge回归的损失函数表达形式是： J(θ)=12(
转载
2022-01-02 16:29:42
350阅读
曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
原创
2021-05-20 20:02:21
400阅读
本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归。
1. Ridge回归的损失函数 在我的另外一遍讲线性回归的文章中，对Ridge回归做了一些介绍，以及什么时候适合用 Ridge回归。如果对什么是Ridge回归还完全不清楚的建议阅读我这篇文章。 线性回归原理小结 Ridge回归的损失函数表达形式是： J(θ)=12(Xθ
转载
2019-08-07 11:20:00
270阅读
2评论
鲁棒的多核 K-means算法（Robust Multiple Kernel K-means Clustering, RMKKMC）是一种结合了。与传统的K-means算法相比，RMKKMC通过使用多个核函数来捕捉数据的多重视角，从而增强模型的灵活性和准确性。
原创
2024-07-15 15:55:32
67阅读
# Python代码：偏最小二乘回归
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）是一种在统计学和机器学习中常用的回归分析方法。与普通最小二乘回归（OLS）相比，PLSR能够处理高维数据和多重共线性，并且在变量选择和降维方面表现出色。在Python中，可以使用scikit-learn库中的PLSR模型来实现偏最小二乘回归。
## PLSR的原理
原创
2024-04-12 06:34:06
152阅读
# 最小二乘回归直线的Python代码实现
最小二乘法是一种常用的统计方法，用于通过已知数据点来拟合最适合的曲线或直线。最小二乘回归直线，作为其基础应用之一，广泛用于数据分析与预测。本文将带你了解最小二乘回归的基本概念，同时展示如何在Python中实现相关代码。
## 什么是最小二乘法？
最小二乘法的核心思想是，通过最小化因变量（y）和自变量（x）之间的差异平方和，找到最优拟合线。以简单线性
