# Python 岭回归案例
## 什么是岭回归
岭回归是一种用于处理多重共线性问题的线性回归方法。多重共线性指的是在回归模型中，自变量之间存在高度相关性的情况。当自变量之间存在高度相关性时，最小二乘估计（普通线性回归）会变得不稳定，即对观测数据的微小变动非常敏感。岭回归通过引入一个正则化项，约束回归系数的大小，从而缓解多重共线性问题。
## 岭回归案例
假设我们有一个房价预测的数据集，其
原创
2023-08-29 03:56:30
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概念在回归（一）中提到用最小二乘法求解回归系数的过程中需要考虑特征矩阵是否可逆的问题，事实上当特征数量比样本数量多的时候（样本数m大于特征数n，X不是满秩矩阵）就会遇到这个问题，这个时候标准线性回归显然就无从下手了 引入岭回归就是为了解决这个问题，它是最先用来处理特征数多余样本数的算法。该算法的基本思想是在XTX上加上一个λI使得矩阵非奇异，从而能够对XTX+λI求逆，其中I是一个n*n
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2023-07-14 11:24:34
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1.什么是岭回归？对于一个统计学知识匮乏的工科生，还真得好好补补。通过各种信息检索，终于有了一点理解，同时发现了统计学真的很重要，比如金融、生物（尤基因）等与大量数据相关的领域。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，对病态数据的耐受性远远强于最小
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2023-11-27 14:28:45
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第7章 岭回归7.7 一家大型商业银行有多家分行，近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高。为弄清楚不良贷款形成的原因，希望利用银行业务的有关数据做定量分析，以便找出控制不良贷款的方法。表7.5是该银行所属25家分行2002年的有关业务数据。 （1）计算y与其余4个变量的简单相关系数。 （2）建立不良贷款y对4个自变量的线性回归方程，所得的回归系数是否合理？ （3）分析回归模
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2023-11-21 11:13:32
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概述和定义在本课程中，我们将考虑一些线性模型的替代拟合方法，除了通常的 普通最小二乘法。这些替代方法有时可以提供更好的预测准确性和模型可解释性。预测精度：线性，普通最小二乘估计将具有低偏差。OLS也表现良好， n >> p。但是，如果 n 不比p大很多 ，则拟合可能会有很多可变性，从而导致拟合过度和/或预测不佳。如果 p > n，则不再有唯一的最小二乘估计，并且根本无法使用该方法
目录1.精确相关关系2.高度相关关系3.多重共线性与相关性4.岭回归5.linear_model.Ridge5.1.案例1：加利福尼亚房屋价值数据5.2.案例2:波士顿房价数据集6.选取最佳正则化参数取值1.精确相关关系精确相关关系，即完全相关。如矩阵A并不是满秩矩阵，它有全零行，行列式等于0。A中存在着完全具有线性关系的两行（1,1,2）和（2,2,4），矩阵A中第一行和第三行的关系被称为“精确
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2023-11-30 12:13:54
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案例1现在有100个样本点，部分数据截图如下：该数据前两列为特征数据，最后一列为标签因为只有两个特征，我以第一个特征作为横坐标的值，以第二个特征作为纵坐标的值。图像如下：现在我要找到决策边界(找到最佳的θ)对未知样本点进行预测分类案例1-线性逻辑斯蒂回归分类线性逻辑斯蒂-易错点的强调（1）数据的预处理-添加偏置项为每一
原创
2022-05-09 21:24:20
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机器学习定义机器学习是一个源于数据的模型的训练过程，最终归纳出一个面向一种性能度量的决策。机器学习步骤提出问题理解数据数据清洗构建模型评估案例： 学习时间与考试分数之间的相关性1，问题：学习时间与考试分数之间的相关性2，理解数据导入数据集#导入包
from collections import OrderedDict
import pandas as pd
#数据集
examDict={
'学习时
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2024-09-15 19:14:46
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一.PCA降维的目的（目标）就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下，对原始特征进行 降维，也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到这些维度上，使降维后信息量损失最小。将原有的M维数据集，转换成N维的数据（N<M）。新生成的k维数据尽可能的包含原来d维数据的信息。目标（1）.找到变异最大的新维度，以最大程度地区分不同数据点。（2）.这一新维度应该可以让我们
二分查找的复杂度为什么是O(logn)?最好时间复杂度：O(1)直接找到的那种最坏复杂度计算：对于有n个结点的平衡二叉树而言，比如高度为3的二叉树，共1+2+4=2^3-1=7个结点，所以高度与结点数的关系是：(2^h)-1=n，也就可以得到h=log2(n+1)。对于二分查找而言，最坏的时间复杂度就是查到二叉树的叶子节点才查到key，所以最坏是O(h)=O(log(n+1))=O(logn)。参
2.4 案例：实现线性回归学习目标目标
应用op的name参数实现op的名字修改应用variable_scope实现图程序作用域的添加应用scalar或histogram实现张量值的跟踪显示应用merge_all实现张量值的合并应用add_summary实现张量值写入文件应用tf.train.saver实现TensorFlow的模型保存以及加载应用tf.app.flags实现命令行参数添加和
最小二乘法多元线性回归（岭回归实现）多元线性回归岭回归实现一、理论分析二、实现代码第一部分（LinRegression类）第二部分（main，调用类并做对比）三、代码解读及结果分析1.代码解读2.结果分析 采用岭回归的方式实现，数据集采用sklearn库中的波士顿房价数据集。 多元线性回归岭回归实现一、理论分析 岭回归的相关推导已经有很多了，这里不再赘述，这里主要分析在波士顿房价数据集中的一
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2024-04-30 13:46:44
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【代码】神经网络回归案例（python。
原创
2024-04-03 12:35:31
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一、绪论K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选
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2024-04-03 14:21:26
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回归的定义和应用实例回归定义：回归（regression）就是找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值scalar应用实例：a）股市预测（Stock Market Forecast）： 输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等 输出：预测股市明天的平均值 。b）自动驾驶（Self-driving Car）：输入：无人车上的各个sensor的数据，例
Logistic RegressionThe Data我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。# 三大件
import n
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2024-02-19 21:56:44
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解决回归问题思想简单,实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想回归问题:连续值如果样本 特征 只有一个 称为简单线性回归 y=ax + b通过 训练 数据集 预测出来的值我们希望它和真实值 之间差距尽可能的小
如果想要计算距离 我们自然会想到可以使用绝对值
绝对值在计算中不是特别好的方式 方程不可导 没法求最优解
另外计算距离 还可以想到的是 使用平方计
关键词：机器视觉；图像处理；图像理解1 引 言 机器视觉是指用计算机来模拟人的视觉功能的一门科学技术，它的目标就是用图像获取来恢复现实世界的模型，然后认知现实世界。机器视觉是一个相当新颖而且发展十分迅速的研究领域。自从20世纪50年代就着眼于研究统计模式识别继而开始机器视觉的探讨建立了不少机器视觉理论，如马尔(Marr)计算理论、正则化理论等，大大地
01.由数据集testSet.txt,求出回归方程????=????^????????,画出决策边界。02.由上述训练集确定回归方程参数，预测新的样本点；现在给定一个新的样本点
原创
2022-05-09 21:25:43
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# 实现Java Spark逻辑回归案例的步骤
## 1. 准备工作
在开始实现Java Spark逻辑回归案例之前，首先需要确保已经安装好了Java、Spark，并且熟悉Spark的基本概念和API。
## 2. 数据准备
准备好用于逻辑回归的训练数据集和测试数据集，确保数据集已经处理好并且可以被Spark读取。
## 3. 导入相关库
在Java中使用Spark实现逻辑回归，需要导入以下
原创
2024-03-23 07:48:50
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