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机器学习之线性回归理论与代码实践
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Ridge回归,LASSO回归,弹性网介绍
ncu_jjq
2023-01-12 15:00:49
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Ridge回归,LASSO回归,弹性网介绍
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波士顿房价数据变量选择,使用岭
回归
ridge
,
La
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筛选变量,自适应
La
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,SCAD方法,逐步
回归
法,
弹性
网
含R代码
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监督学习-线性模型-2. 岭
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和
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均可以用于解决监督学习中的
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问题。选择哪种方法取决于问题的具体情况和数据的特点。 本文总结了监督学习中线性模型的两个变种:岭
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。它们都是解决...
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程序,从mat
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(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种
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分析方法,主要用于选择变量、减少模型复杂度以及避免过拟合问题。
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通过引入L1正则化来压缩模型参数,可以将一些不重要的特征系数压缩至零...
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优点的线性
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模型。在机器学习和统计学中,它被广泛用于预测任务,尤其是在处理具有大量特征或者存在多重共线性的数据...
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弹性
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限制区域"这一主题涉及到的是统计学中的模型选择和变量筛选技术,主要关注的是
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(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)和E
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stic Net
回归
。这两种方法都是线性模型的变种,它们...
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