# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn.linear_model import Ridge ...
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2018-12-03 21:09:42
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本文参考资料列表： 【1】Robust Regression Shrinkage and Consistent Variable Selection Through the LAD-Lasso 【2】维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Least_absolute_ ...
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2018-11-17 22:18:58
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普通最小二乘法 损失函数： 权重计算： 1、对于普通最小二乘的系数估计问题，其依赖于模型各项的相互独立性。 2、当各项是相关的，且设计矩阵 X的各列近似线性相关，那么，设计矩阵会趋向于奇异矩阵，这会导致最小二乘估计对于随机误差非常敏感，产生很大的方差。 例如，在没有实验设计的情况下收集到的数据，这种 ...
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2018-11-16 22:35:22
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基于Python：Lasso方法、GM预测模型、神经网络预测模型之财政收入影响因素分析及预测 ...
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2018-09-28 19:08:38
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norm代表的是距离，两个向量的距离；下图代表的就是p-norm，其实是对向量里面元素的一种运算； 最简单的距离计算（规范）是欧式距离（Euclidean distance），两点间距离是如下来算的，属于L2-norm： 另外一种就是出租车距离（也称之为曼哈顿距离）：这是一种1-norm： L1-n... ...
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2018-09-19 23:31:58
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一、岭回归和 LASSO 回归的推导过程 1）岭回归和LASSO回归都是解决模型训练过程中的过拟合问题 具体操作：在原始的损失函数后添加正则项，来尽量的减小模型学习到的 θ 的大小，使得模型的泛化能力更强； 2）比较 Ridge 和 LASSO 名词 Ridge、LASSO：衡量模型正则化； MSE ...
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2018-07-13 20:23:20
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你的电脑系统慢吗？卡吗？是不是经常打开一个软件要等半天，或者你电脑比较旧了，一打开多个程序电脑就变得慢，那么试试这款软件吧，绝对不会让你失望 。 Process?Lasso是一款非常独特神奇的性能优化工具，其核心功能进程平衡器(ProBalance)，通过对进程CPU及?I/O?负载监控，超标自动抑 ...
弹性网络回归算法是综合lasso回归和岭回归的一种回归算法，通过在损失函数中增加L1正则和L2正则项，进而控制单个系数对结果的影响 ...
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2018-06-12 16:10:10
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线性回归的一般形式 过拟合问题及其解决方法 问题：以下面一张图片展示过拟合问题 解决方法：(1)：丢弃一些对我们最终预测结果影响不大的特征，具体哪些特征需要丢弃可以通过PCA算法来实现；(2)：使用正则化技术，保留所有特征，但是减少特征前面的参数θ的大小，具体就是修改线性回归中的损失函数形式即可，岭 ...
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2018-05-05 23:07:32
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https://blog.csdn.net/u013524655/article/details/40922303 http://f.dataguru.cn/thread-598486-1-1.html http://www.360doc.com/content/11/0520/00/4910_11 ...
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2018-04-23 22:36:47
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