#LASSO

机器学习方法:回归(二):稀疏与正则约束ridge regression,Lasso

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图Lasso求逆协方差矩阵(Graphical Lasso for inverse covariance matrix)

作者:凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  数据见参考文献[2]4.1方法一demo.mloadSP500data=normlization(data);S=cov(data);%样本协方差[X,W]=glasso_1(double(S),...

【Scala】isInstanceOf 与 classOf的对比,代码+注解简洁明了

classAnimal{}classCatextendsAnimal{}objectCat{defmain(args:Array[String]):Unit={//新创建一个Cat对象valcat1:Cat=newCat//创建另一个Cat对象valcat2:Animal=newCat//因为Cat继承了Animal类...

【机器学习】正则化的线性回归 —— 岭回归与Lasso回归

注:正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。 0.正则化(Regularization )前面使用多项...

scikit_learn lasso详解

Lasso回归l1正则化TheLasso是估计稀疏系数的线性模型。它在一些情况下是有用的,因为它倾向于使用具有较少参数值的情况,有效地减少给定解决方案所依赖变量的数量。因此,Lasso及其变体是压缩感知领域的基础。在一定条件下,它可以恢复一组非零权重的精确集。  主参数设置alpha:float,可...
代码星球 代码星球·2020-04-10

岭回归与Lasso回归模型

 由于计算一般线性回归的时候,其计算方法是:p=(X’*X)**(-1)*X’*y很多时候矩阵(X’*X)是不可逆的,所以回归系数p也就无法求解,需要转换思路和方法求解:加2范数的最小二乘拟合(岭回归)岭回归模型的系数表达式:p=(X’*X)**(-1)*X&r...
代码星球 代码星球·2020-04-07

LASSO回归与L1正则化 西瓜书

2018年04月23日19:29:57 BIT_666 阅读数2968更多分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC4.0BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:http...