相关文章
使用Docker部署web项目
1、简介
本片文章主要介绍如何使用docker部署web项目。关于docker的安装及基本使用在笔者的另一篇文章中有相关的介绍。 链接 https://blog.csdn.net/H_porridge/article/details/123609120 2.准备一个web项目
自己有项目的可以用自己项目来部署，笔者此处也有一个…
深入理解Web Components
1. 什么是Web Components？它的出现原因？为什么要学习它？
Web Components 是一个浏览器原生支持的组件化方案，允许你创建新的自定义、可封装、可重用的HTML 标记。不用加载任何外部模块，直接就可以在浏览器中跑。
它的…
python实现Lasso回归
Lasso原理 Lasso与弹性拟合比较python实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import r2_score#def main():
# 产生一些稀疏数据
np.random.seed(42)
n_samples, n_features 50, 200
X np.random.randn(n_samples, n_features) # ra…
数据预处理与特征工程—9.Lasso算法实现特征选择
文章目录 引言实战 引言 为什么Lasso算法可以用于特征选择呢？因为Lasso算法可以使特征的系数进行压缩并且可以使某些回归系数为0，即不选用该特征，因此可以进行特征选择。而与它同为线性回归正则化方法的Ridge回归只能使某些回归系数接近于0&a…
lasso的今世前身
lasso的今世前身
引言 年关将至，少不了写年终总结。自己也绞尽脑汁对研读的统计文献做一个总结。我们来聊聊20年前诞生的lasso。lasso理论文章由统计学家Tibshirani, R在于1996年提出，并获得了里程碑式的影响。简单概述，lasso的目的就是选择合适的自变量。茫茫变量中怎么遇…
推荐一款强大且高效的系统优化软件：Process Lasso
在当今的数字世界中，电脑的性能对于我们的工作和生活至关重要。那么，如何优化电脑性能以保持其最佳运行状态呢?答案就是Process Lasso
ProCEss Lasso是一款强大且高效的系统优化软件，它专门设计用来提高你的电脑性能。这款软件采用了先进的…
lasso算法及其实现
缘起 这篇博客的想法来源于知乎的一个关于多元线性回归的变量选择问题。 从该问题的提问描述，以及回答中看出，很多人在做变量选择时，眼光依然局限于 R 2 R2或者 Ajusted−R 2 Ajusted−R2,以及 P−Value P−Value之中。 记得计量课上&am…
浅谈CNN里的Lasso
Lasso是一个常见的统计方法，常用于feature selection。但是即便是最简单的线性模型，Lasso的使用往往也有很多坑会被踩（可能大部分本文读者并不了解），这篇文章就简单谈谈怎么把Lasso用到神经网络模型的压缩这个领域来。…
机器学习 Lasso回归算法
Lasso回归算法： 坐标轴下降法与最小角回归法小结 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-Las…
Ridge和Lasso回归
上周看了看回归方面的知识，顺便复（xue）习一下Ridge（岭回归）和Lasso回归（套索回归）。瞅到了一篇英文博客讲得不错，翻译一下
本文翻译自 Ridge and Lasso Regression 本文是一篇Josh …
Lasso Regression
先引入岭回归的概念：
岭回归(英文名：ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方…
Oracle方法和自适应lasso
Oracle方法
Oracle方法提出来是判断一个模型选择方法是否是好的，比如adaptive lasso是Oracle方法。但是这种判断标准并不是绝对的，不是Oracle方法并不意味着这个方法就是“差的”，比如Lasso不是Oracle方法，但是Lasso在某些数据中…
降维方法之LASSO
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种流行的特征选择和降维方法，由Robert Tibshirani在1996年提出。它是统计学习中的一种方法，用于解决线性回归问题中的变量选择和正则化。LASSO通过在损失函数中添加L1…
回归问题-Lasso回归
Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator)方法是以缩小变量集（降阶）为思想的压缩估计方法。它通过构造一个惩罚函数，可以将变量的系数进行压缩并使某些回归系数变为0，进而达到变量选择的目的。
正则化
正则化&am…
【回归分析】MATLAB实现Lasso回归算法
Lasso回归算法
Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator） 回归是一种线性回归方法，它可以在保持预测准确性的同时，通过稀疏性约束（L1正则化）来提高模型的可解释性。
1 简介
2 MATLAB实现…
R语言实现LASSO回归
Lasso回归又称为套索回归，是Robert Tibshirani于1996年提出的一种新的变量选择技术。Lasso是一种收缩估计方法，其基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和最小化，从而能够产生某些严格等于0的回归…