函数名称均为sklearn库中的函数 1.线性回归算法：LinearRegression： 其中常用的有：Ridge:岭回归算法，MultiTaskLasso:多任务LASSO回归算法，ElasticNet:弹性网眼算法，LassoLars:LARS套索算法，OrthogonalMatchingPu ...
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2017-07-17 22:04:28
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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？共线性就是指自变量之间存在一种完全或良好的线性关系，进而导致自变量相关矩阵之行列式近似为 ...
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2017-06-22 18:38:05
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岭回归技术的原理和应用 作者马文敏 岭回归分析是一种专用于共线性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。 回归分析：他是确立两种或两种以上变量 ...
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2017-05-30 18:00:42
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1.1.2 Ridge Regression（岭回归） 岭回归和普通最小二乘法回归的一个重要差别是前者对系数模的平方进行了限制。例如以下所看到的： In [1]: from sklearn import linear_model In [2]: clf = linear_model.R linear ...
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2017-05-26 23:33:29
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岭回归可以用来解决过度拟合的问题一、线性模型的岭回归可使用ridge包中的linearRidge函数和MASS包中的lm.ridge函数> library(RSADBE)> data(OF)> LM <-lm.ridge(Y~poly(X,3),data = as.data.frame(OF),la ...
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2017-03-09 20:37:49
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1 核型岭回归 首先，岭回归的形式如下： 在《核型逻辑回归》中我们介绍过一个定理，即以上这种形式的问题，求得的w都能表示为z的线性组合： 因此我们把w代入，问题就转化为求β的问题，同时引入核技巧： 求解这个问题，先求梯度： 令 ...
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2017-03-08 13:04:04
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7.3 岭回归 7.3.1 验证多重共线性 7.3.2 岭回归理论 7.3.3 岭际分析 7.3.4 k值的判断 7.3.5 辅助函数 （1）导入多维数据集：加载数据集 （2）标准化矩阵数据集 （3）绘制图形 7.3.6 岭回归实现与K值确定 参考资料：郑捷《机器学习算法原理与编程实践》 仅供学习研 ...
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2017-02-20 12:35:41
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笔记︱范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程） 一、正则化背景 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们 ...
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2017-02-19 18:21:35
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Ridge Regression岭回归 数值计算方法的“稳定性”是指在计算过程中舍入误差是可以控制的。 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”。有些时候不正确的计算方法也会使一个正常的矩阵在运算中表现出病态。对于高斯消去法来说，如果主元（即 ...
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2016-08-18 14:27:00
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Ridge Regression岭回归 数值计算方法的“稳定性”是指在计算过程中舍入误差是可以控制的。 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”。有些时候不正确的计算方法也会使一个正常的矩阵在运算中表现出病态。对于高斯消去法来说，如果主元（即... ...
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2016-08-14 16:03:28
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