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查询Tags标签： Lasso，共有 10条记录-
变量选择
变量选择是在面对高维数据时需要处理的问题，有三类处理的方法，分别是最优子集的搜索、变量的稀疏和压缩、降维和特征重构。最优子集的搜索L:一类处理方法是从备选的变量集合里面筛选出对于我们的分析目的有更大贡献的子集，常用的方法由最优子集法、BIC\AIC准则选择法、…
2022/4/24 6:15:40 人评论 次浏览 -
拓端tecdat|Python高维统计建模变量选择:SCAD平滑剪切绝对偏差惩罚、Lasso惩罚函数比较
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24940 原文出处：拓端数据部落公众号 变量选择是高维统计建模的重要组成部分。许多流行的变量选择方法，例如 LASSO，都存在偏差。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,SCAD)正则项的回归问题或平滑剪切绝对偏差 (SC…
2022/2/2 14:14:01 人评论 次浏览 -
01-30今日反思
更新四岭回归和lasso回归 上午未完成：小黄书+更新四+英语单词 中午：一点半起床，到两点半英语时间 听第三部分+黄书+布置视频任务（自己写吧）+英语C+建模自学自学优化模型2+APP一定学会+大创看代码+听课+建模+美赛阅读 第三部分STATA Lasso的实例应用 导入Excel数据，注…
2022/1/30 23:35:18 人评论 次浏览 -
近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO)
近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/这篇博文是Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal, P., Radford, A., and Klimov, O. Proximal policy optimization algorithms. Advances in …
2021/10/12 11:14:45 人评论 次浏览 -
近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO)
近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/这篇博文是Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal, P., Radford, A., and Klimov, O. Proximal policy optimization algorithms. Advances in …
2021/10/12 11:14:45 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（78）：算法实例（三十五）回归（七）线性回归大家族（五）多重共线性：岭回归与Lasso（二）Lasso
3 Lasso 3.1 Lasso与多重共线性 3.2 Lasso的核心作用：特征选择 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge, LinearRegression, Lasso from sklearn.model_selection import train_test_split as TTS from sklearn.datasets import…
2021/7/3 1:23:04 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（77）：算法实例（三十四）回归（六）线性回归大家族（四）多重共线性：岭回归与Lasso（一）岭回归
1 最熟悉的陌生人：多重共线性逆矩阵存在的充分必要条件 行列式不为0的充分必要条件 矩阵满秩的充分必要条件 2 岭回归 2.1 岭回归解决多重共线性问题 2.2 linear_model.Ridge import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge, LinearRe…
2021/7/3 1:23:00 人评论 次浏览 -
Lasso 和 Ridge回归中的超参数调整技巧
在这篇文章中，我们将首先看看Lasso和Ridge回归中一些常见的错误，然后我将描述我通常采取的步骤来优化超参数。代码是用Python编写的，我们主要依赖scikit-learn。本文章主要关注Lasso的例子，但其基本理论与Ridge非常相似。 起初，我并没有真正意识到需要另一个关于这个…
2021/5/17 10:28:13 人评论 次浏览 -
R语言实现LASSO回归——自己编写LASSO回归算法
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18840 这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归，我们必须定义阈值函数R函数是 thresh = function(x,a){ sign(x) * pmax(abs(x)-a,0) } 要解决我们的优化问题，设置这样就可以等效地写出优化问题 因此一个得到同样，如果…
2021/5/12 14:25:11 人评论 次浏览 -
一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
一、线性回归 一、线性回归 假设有数据有 ，其中 , 。其中m为训练集样本数，n为样本维度，y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方（概率解释-高斯分布加最大似然估计）。即有…
2021/4/28 10:56:11 人评论 次浏览
