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子集详解

01 模型简介 子集是多元线性方程的自变量选择的一类方。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集方程中挑选者。 04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行子集 best.summary (best.summary$cp)#马洛斯Cp值 which.max(best.summary$adjr2) #调整R2 which.min(best.summary$bic) #贝叶斯信息准则 执行子集后返的是自变量组合的子集方程 ,以及每个方程对应的评价指标,采用which函数选取方程。 可做图观察,图横坐标为自变量,纵坐标是调整R2,且上面的变量搭建的方程的调整R2是大的,同时利用coef()可以查看方程的系数,结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量

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【小白学小二乘与岭&Lasso

因此可以知道:数平方等价于小二乘求得的解。 而小二乘其实就是用平方损失作为损失函数的。 2 多元 假设有多个随机变量,那么也可以用小二乘。 ? 如果小二乘是对的,那么 的时候应该是L(x)大的时候,所以带入之后,解得: 因此高斯证明了,x是数平均的时候,小二乘成立的时候,测量误差是服从正态分布的。 4 岭与Lasso 求解线性的参数,有两种方: 梯度下降 用求导的正规方与Lasso的出现是为了解决线性出现的过拟合以及在通过正规方程方求解θ的过程中出现的x转置乘以 x不可逆这两类问题的,这两种均通过在损失函数中引入正则项来达到目的,具体三者的损失函数对比见下图: ?

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    逻辑 logistic regression 原理及

    概述 逻辑也叫对数几率 “逻辑”虽然叫,但是却是一种分类方,跟线性(linear regression)有着显著的不同。 点:无需事先假设数据分布,可以避免假设分布不准确带来的问题;不是预测出类别,而是给出近似概率;对率函数是任意阶可导的凸函数,有很好的数学性质。 缺点: 推导 image.png image.png 关于代价函数采用-log()的解释 出发点:假设样本的分类为1(y=1),我们希望当预测的结果越接近1,损失越小,预测结果越接近0,损失越大。

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    线性、L2正则(岭)

    线性目录 1.什么是线性 2. 能够解决什么样的问题 3. 一般表达式是什么 4. 如何计 5. :人们在测量事物的时候因为客观条件所限,求得的都是测量值,而不是事物真实的值,为了能够得到真实值,无限次的进行测量,后通过这些测量数据计到真实值,这就是的由来。 2. 加入这个正则项好处: 控制参数幅度,不让模型“无无天”。 限制参数搜索空间 解决欠拟合与过拟合的问题。 5.1 什么是L2正则(岭) ? 在用线性模型拟合数据之前,首先要求数据应符合或近似符合正态分布,否则得到的拟合函数不正确。 7.代码实现 使用sklearn库的线性函数进行调用训练。梯度下降获得误差小值。 后使用均方误差来评价模型的好坏程度,并画图进行比较。 ? 后输出的图是这样的: ?

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    用memoization

    函数,通过把一个大而复杂问题简为许多但规模较小的问题,以同一个相似模式来计,降低了解题的难度;通过调用自身函数,极大地减少了函数代码量的点而为开发者喜爱。 ||(n==1)){ 3 return n; 4 }else{ 5   return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);//调用自身函数实现递 6 } 7 } 分析代码我们发现,计第N项的值总要计第0项或第1项等较小的项的值,且会进行多次运,结果相同。 ,再进行计,并将值存入数组     cache[n-2]=cache[n-2]||fibonacci(n-2);     return cache[n-1]+cache[n-2];//返数组中的值   } } 由上可以看出,在计过一次后,数据被存入数组,再次调用时便会先找到数组内的值而免于大量计,从而提升效率。

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    Lasso: 坐标轴下降小角小结

    提到了线程的L2正则-Ridge,以及线程的L1正则-Lasso。但是对于Lasso的解没有提及,本文是对该文的补充和扩展。 而梯度下降总是沿着梯度的负方向求函数的局部小值。     b) 坐标轴下降是一种非梯度。 有没有折中的办可以综合前向梯度和前向选择点,做一个折中呢?有!这就是终于要出场的小角小角对前向梯度和前向选择做了折中,保留了前向梯度一定程度的精确性,同时简了前向梯度一步步迭代的过程。 此处\(\theta\)计设计较多矩阵运,这里不讨论。     小角是一个适用于高维数据的,其主要的点有:     1)特别适合于特征维度n 远高于样本数m的情况。

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    机器学习之线性的损失和

    我们一直说机器学习有自动学习的功能,在线性中更能体现。此处可以通过一些(其实运用了是数学当中的求导功能)的总损失!!! 2. 如何去求模型当中的 W,使得损失小? (目的是找到小损失对应的 W 值) 下面即线性经常使用的两种: 2.1 正规方程 2.1.1 什么是正规方程 ? 理解:X 为特征值矩阵,y 为目标值矩阵。根据公式直接求出好的结果。 正因为有了梯度下降这样一个才具有「自动学习」的能力 2.2.5 动态图演示 ? 3.总结 1) 线性的损失函数 - 均方误差2) 线性:正规方程、梯度下降3) 梯度下降和正规方程的对比: 梯度下降 正规方程 需要选择学习率 不需要 需要迭代求解 一次运得出 特征数量较大可以使用 需要计方程,时间复杂度高O(n的立方) 4) 选择上小规模数据:LinearRegression(不能解决拟合问题)、 岭大规模数据:SGDRegressor

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    Optimizing the ridge regression parameter参数

    比如,使用OLS(小二乘可能显示两个变量之间的关系,然而,当用α正则后,相关性将不再显著,这将是一个是否需要做决定的问题。 这将是一个为后面的方引出更普遍方的步骤。在这我们先用来调节岭。 所以问题就成了好的α是多少,生成一个数据集,让我们开始吧。 我们现在访问这50个值得到的误差,以便我们能找到小均方误差和它的的α。 同样,因为这是一个损失函数(越低越好),而不是打分函数,所以需要让sklearn转换符号,来把问题改为问题。

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    并排序的编码和

    从排序轨迹上看,合并序列的长度都是从小(一个元素)到大(整个数组)增长的 单趟 单趟排序的实现分析 下面我先介绍两种不同调用的公共方, 即完成单趟并的。 (上图编号3) 递并的轨迹图像 (下面展示的并进行了一些,对小数组使用插入排序) ? ? (递栈上升一层) 基于递并排序的 点一:对小规模子数组使用插入排序 用不同的方处理小规模问题能改进大多数递的性能,因为递会使小规模问题中方调用太过频繁,所以改进对它们的处理方就能改进整个 因为插入排序非常简单, 因此一般来说在小数组上比并排序更快。 这种能使并排序的运行时间缩短10%到15%; 怎么切换呢? } 点三:去除原数组序列到辅助数组的拷贝 在上面介绍的基于递并排序的代码中, 我们在每次调用merge方时候,我们都把a对应的序列拷贝到辅助数组aux中来,即     for(int k=low

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    线性

    以下文章来源于数据思践 ,作者王路情 导读 阅读完本文,你可以知道: 1 线性是什么以及有什么用 2 基于Python和库执行线性 1 概述 1 什么是? 3 什么是线性(Linear Regression)? 线性重要和广泛应用的技术之一。 它是简单的。 它易于理解模型和解释结果。 4 线性的问题定义? ? = data).fit() print('线性模型的拟合度指标', lm.rsquared) print('线性模型的学习参数\n', lm.params) print('线性模型的均方误差 4 总结 1 线性是一种经典的机器学习,有着广泛地用途,也是学习其他机器学习的基础。 2 线性在设计和构建模型的时候做了强的假设,即自变量与因变量之间满足线性关系,因而在使用这种方式之前,需要根据实际问题检验线性假设的合理性。 关于线性,您有什么想请留言。

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    常见面试:Logistic、树

    另外, 结构数据格式则佳。 分析数据: 采用任意方对数据进行分析。 训练: 大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到佳的分类系数。 测试: 一旦训练步骤完成,分类将会很快。 Logistic 特点 点: 计代价不高,易于理解和实现。 缺点: 容易欠拟合,分类精度可能不高。 适用数据类型: 数值型和标称型数据。 附加 方向导数与梯度 ? 另外, 结构数据格式则佳 分析数据: 画出决策边界 训练: 使用梯度上升找到佳参数 测试: 使用 Logistic 进行分类 使用: 对简单数据集中数据进行分类 收集数据: 可以使用任何方 开发流程 收集数据: 给定数据文件 准备数据: 用 Python 解析文本文件并填充缺失值 分析数据: 可视并观察数据 训练: 使用,找到佳的系数 测试: 为了量的效果,需要观察错误率 Logistic 大熵模型学习可以形式为无约束问题。(关于大熵模型,可以阅读《统计学习方》 第六章。)

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    常见面试、岭、局部加权

    1.1.2、小二乘 小二乘(又称小平方)是一种数学技术。它通过误差的平方和寻找数据的佳函数匹配。 1.4、线性 特点 点:结果易于理解,计上不复杂。 在这个中,我们给预测点附近的每个点赋予一定的权重,然后与 线性 类似,在这个子集上基于小均方误差来进行普通的。我们需要的目标函数大致为: ? 逐步线性的主要点在于它可以帮助人们理解现有的模型并作出改进。当构建了一个模型后,可以运行该找出重要的特征,这样就有可能及时停止对那些不重要特征的收集。 (2) 准备数据:从返的JSON数据中抽取价格。 (3) 分析数据:可视并观察数据。 (4) 训练:构建不同的模型,采用逐步线性和直接的线性模型。

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    机器学习之岭、Lasso和ElasticNet

    在处理较为复杂的数据的问题时,普通的线性通常会出现预测精度不够,如果模型中的特征之间有相关关系,就会增加模型的复杂程度。 在线性中如果参数 ? 过大、特征过多就会很容易造成过拟合,如下如所示: ? 正则与Lasso的出现是为了解决线性出现的过拟合以及在通过正规方程方求解 ? 的过程中出现的 ? 有个共同的特点,用它们计的目标函数值是相等的。那个红色的圆心,就是实际参数,但是由于我们对解空间做了限制,所以解只能在“缩小的”解空间中产生。 使用Scikit-Learn进行岭、Lasso和ElasticNet 岭(Ridge)再普通小二乘的损失函数中增加了额外的缩减惩罚项,以限制L2范数的平方项。 ? 使用这种方式方所得到的模型就像纯粹的Lasso一样稀疏,但同时具有与岭提供的一样的正则能力。它的损失函数是: ? 从上面的公式可知,ElasticNet使用时需要提供 ? 和 ?

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    R分类-Logistic

    逻辑 Logistic Regression 所谓LR,就是一个被Logistic方程后的线性,可以将非线性的问题转为线性问题。 点: 易于实现和部署,执行效率和准确度高 缺点: 离散型的数据需要通过生产虚拟变量的方式来使用。 R API glm(formula,data) formula 建模表达式 data 训练数据 ★glm会自动帮我们把变量离散,不需要自己设置虚拟变量了。

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    Python中的Lasso小角LARS

    然后,LARS提供了一种方,可用于估计要包含的变量及其系数。 LARS解决方案没有给出矢量结果,而是由一条曲线组成,该曲线表示针对参数矢量L1范数的每个值的解决方案。 该类似于逐步,但不是在每个步骤中都包含变量,而是在与每个变量的相关性与残差相关的方向上增加了估计的参数。 点: 1.计速度与逐步一样快。 该因此更加稳定。 4.可以轻松对其进行修改为其他估模型(例如LASSO)提供解决方案。 5.在_p_ >> _n的_情况下有效 (即,当维数明显大于样本数时)。 缺点: 1.因变量中有任何数量的噪声,并且自变量具有 多重共线性 ,无确定选定的变量很有可能成为实际的潜在因果变量。这个问题不是LARS独有的,因为它是变量选择方的普遍问题。 x /= np.sqrt(np.sum((x)**2, axis=0)) # x lars.steps() # 执行的步骤数 est = lars.est() # 返所有LARS估

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    逻辑(LR)

    一、介绍 Logistic regression (逻辑)是一种非线性模型,特征数据可以是连续的,也可以是分类变量和哑变量,是当前业界比较常用的机器学习方,用于估计某种事物的可能性,主要的用途 logistic主要是用大似然估计来学习的,所以m个样本的后验概率的似然函数为: ? 大似然估计是求使ℓ(θ)取大值的θ。 我们在这里用的是梯度上升求解,即θ := θ + α∇ℓ(θ),我们以一个训练实例(x,y)为例,利用偏导求每次一个梯度方向上损失函数大值,通过梯度上升达到局部解。 Logistic点:   1、实现简单;   2、分类时计量非常小,速度很快,存储资源低; 缺点:   1、容易欠拟合,一般准确度不太高   2、只能处理两分类问题(在此基础上衍生出来的softmax EAG多目标进 12. 蚁群(独辟蹊径的进) 13. 逻辑(LR) 免责声明:本文系网络转载。版权原作者所有。如涉及版权,请联系删除!

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    逻辑(LR)

    一、介绍 Logistic regression (逻辑)是一种非线性模型,特征数据可以是连续的,也可以是分类变量和哑变量,是当前业界比较常用的机器学习方,用于估计某种事物的可能性,主要的用途 想办使得J函数小并求得参数(θ) LR在分类问题中,是经过学习得到一组权值,θ0,θ1,..,θm.当加入测试样本集的数据时,权值与测试数据线性加和,即z=θ0+θ1*x1+... logistic主要是用大似然估计来学习的,所以m个样本的后验概率的似然函数为: ? 大似然估计是求使ℓ(θ)取大值的θ。 我们在这里用的是梯度上升求解,即θ := θ + α∇ℓ(θ),我们以一个训练实例(x,y)为例,利用偏导求每次一个梯度方向上损失函数大值,通过梯度上升达到局部解。 Logistic点:   1、实现简单;   2、分类时计量非常小,速度很快,存储资源低; 缺点:   1、容易欠拟合,一般准确度不太高   2、只能处理两分类问题(在此基础上衍生出来的softmax

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    性能|讲的清楚的垃圾

    标记-清除 标记-清除分为标记和清除两个阶段,在标记阶段jvm会在需要收的对象上面打上标记,标记阶段完成后,jvm开始执行清除动作,这个阶段会清除掉那些被标记的需要收的对象。 结论:使用标记-清除,清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散,如果有有大对象需要分配的话,很难有连续的空间进行分配;缺点:效率低、空间碎片 复制 为了解决内存碎片问题,jvm大师们研究出了复制 使用复制,内存前后对比 ? ? 结论:解决了内存碎片的问题,但是会导致内存空间缩减一半,适用于存活对象少的区域。 标记整理 标记整理的步骤和标记-清除是一样的,不过后多加一步就是整理,用来整理存活对象造成的内存碎片,使用标记-整理后内存前后对比: ? ? 分代收集 分代收集主要就是将内存分为两个年代,一个是年轻代,一个是老年代,在年轻代中使用复制,因为年轻代存活的对象少,比较适合使用复制,老年代使用标记整理,因为老年代垃圾比较少,所以适用于标记整理

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    】线性库总结

    为了得到线性系数θθ,我们需要定义一个损失函数,一个极小损失函数的,以及一个验证的方。损失函数的不同,损失函数的的不同,验证方的不同,就形成了不同的线性。 Lasso可以使得一些特征的系数变小,甚至还是一些绝对值较小的系数直接变为0。增强模型的泛能力。 损失函数的: Lasso的损失函数常用的有两种,坐标轴下降小角。 损失函数的: Lasso的损失函数常用的有两种,坐标轴下降小角。LassoLars类采用的是小角,前面讲到的Lasso类采用的是坐标轴下降。 损失函数的: ElasticNet的损失函数常用的有两种,坐标轴下降小角。ElasticNet类采用的是坐标轴下降。 损失函数的: OrthogonalMatchingPursuit类使用前向选择损失函数。它是小角的缩水版。虽然精度不如小角,但是运速度很快。

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    】七种常用的

    小编邀请您,先思考: 1 您熟悉那些? 2 可以解决那些问题? 3 如何实现? 温馨提示:加入圈子或者商务合作,请加微信:luqin360 分析是建模和分析数据的重要工具。 本文解释了分析的内涵及其势,重点总结了应该掌握的线性、逻辑、多项式、逐步、岭、套索、ElasticNet等七种常用的技术及其关键要素,后介绍了选择正确的模型的关键因素 这个问题可以使用小二乘轻松地完成。小二乘也是用于拟合线常用的方。对于观测数据,它通过每个数据点到线的垂直偏差平方和来计佳拟合线。 要点: 除常数项以外,这种的假设与小二乘类似; 它收缩了相关系数的值,但没有达到零,这表明它没有特征选择功能 这是一个正则,并且使用的是L2正则。 6. 7.ElasticNet ElasticNet是Lasso和Ridge技术的混合体。它使用L1来训练并且L2先作为正则矩阵。当有多个相关的特征时,ElasticNet是很有用的。

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