目录 最小角回归法 一.举例 二.最小角回归法优缺点 2.1 优点 2.2 缺点 三.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 最小角回归法 最小角回归相当于前向选择法和前向梯度法的一个折中算法,简化了前项梯度法因\(\epsilon\)的迭代过程,并在一定程度的保证了前向梯度法的精准度. 通常用最小角回归法解决线性模型的回归系数.对于一个有\(m\)个样…

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…

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归 首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta…

Lasso回归模型,是常用线性回归的模型,当模型维度较高时,Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择.Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法.Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考,这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法. 以下的的一些用法参照lars包的帮助文件,再加上自己的使用心得.所用的示例数据diabetes是Efron在其论文中“Least Angle Regression”中用到的,可以在加载lars包后直接获得…

最近开始看Elements of Statistical Learning, 今天的内容是线性模型(第三章..这本书东西非常多,不知道何年何月才能读完了),主要是在看变量选择.感觉变量选择这一块领域非常有意思,而大三那门回归分析只是学了一些皮毛而已.过两天有空,记一些ESL这本书里讲的各种变量选择方法在这里. 先讲一下今天看到的新方法,所谓的LARS(Least Angle Regression). LARS是大神Efron他们搞出来做变量选择的一套算法,有点像Forward Stepwise(…

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi (居然有朋友说内容不接地气,那么我就再加一段嘛,请喜欢读笑话的同学直接看第二段)假设这里有一组向量$\left\{ x_i \right\}_{i=1}^n$和一个待投影的向量$u$.假设$u$和每个$x_i$的内积都为正数,也就是说$u$和每个$x_i$的夹角都小于90度.那么当我们把$u$投影到$\left\{ x_i \right\}_{i=1}^n$上时,理所应当地每个$x_i$的系数$\beta_i$也都应…

"机器学习/深度学习方法"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是让很多其它的人了解机器学习的概念,理解其原理,学会应用.如今网上各种技术类文章非常多,不乏大牛的精辟见解,但也有非常多滥竽充数.误导读者的.这个系列对教课书籍和网络资源进行汇总.理解与整理,力求一击中的,通俗易懂.机器学习非常难,是由于她有非常扎实的理论基础,复杂的公式推导:机器学习也非常easy,是由于对她不甚了解的人也能够轻易使用.我希望好好地梳理一些基础方法模型,输出一些真正有长期參…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. "机器学习方法"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是让更多的人了解机器学习的概念,理解其原理,学会应用.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,在交流中拉通--算法与技术,让理论研究与实际应用深度融合:也希望能有大牛能来,为大家解惑授业,福泽大众.推广开放与共享的精神.如果人多…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 开一个机器学习方法科普系列:做基础回顾之用,学而时习之:也拿出来与大家分享.数学水平有限,只求易懂,学习与工作够用.周期会比较长,因为我还想写一些其他的,呵呵. content: linear regression, Ridge, Lasso Logistic Regression, Softmax Kmeans, GMM, EM, Spectral Clustering Dimensionality R…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 前面介绍过线性回归的基本知识,线性回归因为它的简单,易用,且可以求出闭合解,被广泛地运用在各种机器学习应用中.事实上,除了单独使用,线性回归也是很多其他算法的组成部分.线性回归的缺点也是很明显的,因为线性回归是输入到输出的线性变换,拟合能力有限:另外,线性回归的目标值可以是(−∞,+∞),而有的时候,目标值的范围是[0,1](可…