Kernel ridge regression（KRR）

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Kernel ridge regression（KRR）

作者:桂. 时间:2017-05-23 15:52:51 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6895710.html 一.理论描述 Kernel ridge regression (KRR)是对Ridge regression的扩展,看一下Ridge回归的准则函数: 求解一些文章利用矩阵求逆,其实求逆只是表达方便,也可以直接计算.看一下KRR的理论推导,注意到左乘,并右乘,得到利用Ridge回归中的最优解对于xxT的形式可以利用kernel的…

Probabilistic SVM 与 Kernel Logistic Regression（KLR）

本篇讲的是SVM与logistic regression的关系. (一) SVM算法概论首先我们从头梳理一下SVM(一般情况下,SVM指的是soft-margin SVM)这个算法. 这个算法要实现的最优化目标是什么?我们知道这个目标必然与error measurement有关. 那么,在SVM中,何如衡量error的?也即:在SVM中ε具体代表着什么? SVM的目标是最小化上式.我们用来衡量error.这个式子是不是有点眼熟?我们在regularzation一篇中,最小化的目标也是如此形式.…

support vector regression与 kernel ridge regression

前一篇,我们将SVM与logistic regression联系起来,这一次我们将SVM与ridge regression(之前的linear regression)联系起来. (一)kernel ridge regression 之前我们之前在做的是linear regression,现在我们希望在regression中使用kernel trick. 下面是linear versus kernel: 至此,kernel ridge regression结束.但是,这里的β与kernel log…

机器学习方法：回归（三）：最小角回归Least Angle Regression（LARS），forward stagewise selection

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 希望与志同道合的朋友一起交流,我刚刚设立了了一个技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 前面两篇回归(一)(二)复习了线性回归,以及L1与L2正则--lasso和ridge regression.特别描述了lasso的稀疏性是如何产生的.在本篇中介绍一下和lasso可以产生差不多效果的两种feature selection的方法,forward stagewise s…

【转】Robust regression（稳健回归）

Robust regression(稳健回归) 语法 b=robustfit(X,y) b=robustfit(X,y,wfun,tune) b=robustfit(X,y,wfun,tune,const) [b,stats]=robustfit(...) 描述 b=robustfit(X,y) 通过执行稳健回归来估计线性模型y=Xb,并返回一个由回归系数组成的向量b.X是一个n*p预测变量矩阵,y是一个n*1观测向量.计算使用的方法是加上bisquare加权函数的迭代重加权最小二乘法.默认的…

ufldl学习笔记与编程作业：Linear Regression（线性回归）

ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supe…