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…

目录 引 一些基本的假设 LARS算法 算法 与别的方法结合 LARS与LASSO的关系 LARS 与 Stagewise 代码 Efron B, Hastie T, Johnstone I M, et al. Least angle regression[J]. Annals of Statistics, 2004, 32(2): 407-499. 引 在回归分析中,我们常常需要选取部分特征,而不是全都要,所以有前向法,后退法之类的,再根据一些指标设置停止准则.作者提出了一种LARS的算法,能…

Ref: http://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51596877 Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw Ref: nullege.com/codes Lasso Regression |-- Coordinate descent |-- Least Angle Regression |-- ElasticNet |-- Compressive sensing Lasso回归模型 是一个用…

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…

Introduction 一.Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares # 需要明白以下全部内容,花些时间. 只涉及上述常见的.个人相关的算法. Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw 二.方法进化简史 1.1 松弛求解 到 最小二乘 基本上都是解不存在的超定方程组.因此,…

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/…

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…

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科…

原文:http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模…

10th April, 2015 (1) Orthogonal Matching Pursuit, Least Angle Regression, Dictionary Coherence. -> appearing in ICML2014         reporter: Yupei Zhang           PDF   PPT 17th April, 2015 (2)…

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习…

[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…

Machine and Deep Learning with Python Education Tutorials and courses Supervised learning superstitions cheat sheet Introduction to Deep Learning with Python How to implement a neural network How to build and run your first deep learning network Neur…

reference: http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,S…

3.2. Grid Search: Searching for estimator parameters Parameters that are not directly learnt within estimators can be set by searching a parameter space for the best Cross-validation: evaluating estimator performance score. Typical examples include C…

"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…

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(…

这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了.不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间. 在编辑本文的过程中,惊喜的发现Awesome系列的其他资源:地址在github: 1.DotNet 资源大全中文版 2.Java资源大全中文版 3.JavaScript 资源大全中文版 一  集成开发环境 RStudio –…

原文在这里  Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计…

http://www.dataguru.cn/portal.php?mod=view&aid=3514 摘要 : 最近断断续续地在接触一些python的东西.按照我的习惯,首先从应用层面搞起,尽快入门,后续再细化一 些技术细节.找了一些资料,基本语法和数据结构搞定之后,目光便转到了scikit-learn这个包. 最近断断续续地在接触一些python的东西.按照我的习惯,首先从应用层面搞起,尽快入门,后续再细化一 些技术细节.找了一些资料,基本语法和数据结构搞定之后,目光便转到了scikit-l…

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用…

L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting):一定程度上,L1也可以防止过拟合 一.L1正则化 1.L1正则化 需注意,L1 正则化除了和L2正则化一样可以约束数量级外,L1正则化还能起到使参数更加稀疏的作用,稀疏化的结果使优化后的参数一部分为0,另一部分为非零实值.非零实值的那部分参数可起到选择重要参数或特征维度的作用,同时可起到去除噪声的效果.此外,L1正则化和L2正则化可以联合使用: 这种形式也被称为“Elas…

直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过…

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…

新手入门完整教程进阶指南 API中文手册精华文章TF社区 INTRODUCTION 1. 新手入门 1.1. 介绍 1.2. 下载及安装 1.3. 基本用法 2. 完整教程 2.1. 总览 2.2. MNIST 数据下载 2.3. MNIST 入门 2.4. MNIST 进阶 2.5. TENSORFLOW 运作方式入门 2.6. 卷积神经网络 2.7. 字词的向量表示 2.8. 递归神经网络 2.9. 曼德布洛特(MANDELBROT)集合 2.10. 偏微分方程 3. 进阶指南 3.1. 总…

.NET技术, 开源项目, 数据挖掘, 机器学习, 微软Power BI, 足球赛事分析, Matlab与C#编程 博客园 管理 本站首页 头条推荐 Power BI .NET开源 机器学习 博客美化 X组件 Matlab 随笔 - 189  文章 - 15  评论 - 4316 [翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究…

1. 环境搭建 l  Python安装包:www.python.org l  Microsoft Visual C++ Compiler for Python l  pip(get-pip.py):pip.pypa.io/en/latest/installing.html n  pip install + 安装包          --安装包(.whl,.tar.gz,.zip) n  pip uninstall + 安装包        --卸载包 n  pip show --files +…

http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.decomposition Reference This is the class and function reference of scikit-learn. Please refer to the full user guide for further details, as the class and function raw specifications…

參考:http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html GridSearchCV通过(蛮力)搜索參数空间(參数的全部可能组合).寻找最好的 Cross-validation: evaluating estimator performance score相应的超參数(翻译文章參考:http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/47099275).比如Support Vector Classif…

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…