前文：Lasso linear model实例 | Proliferation index | 评估单细胞的增殖指数 参考：LASSO回歸在生物醫學資料中的簡單實例 - 生信技能树 两篇经典文章： Prediction of clinical outcome in glioblastoma usin ...
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2018-04-05 22:02:02
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背景：We developed a cell-cycle scoring approach that uses expression data to compute an index for every cell that scores the cell according to its expre ...
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2018-04-04 23:15:58
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在 8.4.2 lasso 的 函数里使用到了一个用于标准化的函数 ，这个函数是需要自定义的，但是书中没有给出来。 在示例代码中有，是这样子的： ...
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2018-03-24 11:32:49
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LinearRegressionimport sklearn ...
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2018-03-12 12:04:51
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso from sklearn.neighbors import KNeighb ...
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2018-03-10 11:54:16
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前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉 ...
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2018-02-06 23:07:54
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这是最近看到的一个平时一直忽略但深入研究后发现这里面的门道还是很多,Linear Regression及其正则方法(主要是Lasso,Ridge, Elastic Net)这一套理论的建立花了很长一段时间,是很多很多人的论文一点点堆起来的一套理论体系.如果你只停留在知道简单的Linear Regre ...
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2018-01-28 20:52:56
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一、前述 L1正则，L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力。相当于一个惩罚系数。 二、原理 L1正则：Lasso Regression L2正则：Ridge Regression 总结： 经验值 MSE前系数为1 ，L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性。 L2正则会整 ...
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2018-01-23 18:26:26
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最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想，这是统计（机器）学习里面一个重要概念，一般建立模型就是让loss function最小，而最小二乘法可以认为是 loss function = （y_hat -y )^2的一个特例，类似的像各位说的还可以用各种距离度量来作为loss fu ...
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2017-12-18 18:46:01
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在之前的相关文章中笔者给出了一般回归的补充，即岭回归和LASSO回归，它们都是为了解决在回归过程中的过拟合问题，其具体解决方案就分别是在目标函数后增加2范数和1范数以限定参数的表现，对于岭回归而言，由于2使用范数的原因，这个目标函数仍是可导的，但对于LASSO回归而言，..
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2017-11-02 18:22:33
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