文章 2024-05-10 来自:开发者社区

使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化

在机器学习中,L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术,它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。 正则化介绍 L1 正则化(Lasso回归): L1 正则化通过向损失函数添加参数的绝对值的和来实施惩罚,公式可以表示为: 其中 L0 是原始的损失函数,λ 是正则化强度,wi是模型参数。 L1 正则化的特点是它可以产生稀疏模型,即许多模型参数会被...

使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现(下)

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现(上):https://developer.aliyun.com/article/1493896 系数上下限 假设我们要拟合我们的模型,但将系数限制为大于-0.7且小于0.5。这可以通过upper.li...

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现(下)
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现(上)

原文链接:http://tecdat.cn/?p=3795 Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net(弹性网络)惩罚值计算的(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 该算法非常快,并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性,逻辑和多项式,泊松和Co...

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现(上)
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-4

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-3 https://developer.aliyun.com/article/1489396 多项式模型 对于多项式模型,假设因变量变量的K级别为G = {1,2,…,K}。在这里我们建模 ...

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-4
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-3

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-2 https://developer.aliyun.com/article/1489395 系数上下限 假设我们要拟合我们的模型,但将系数限制为大于-0.7且小于0.5。这可以通过upper.limits 和 lower.limits 参数实现 : ...

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-3
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-2

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-1 https://developer.aliyun.com/article/1489394 线性回归 这里的线性回归是指两个模型系列。一个是 gaussian正态_分布_,另一个是 mgaussian多元正态_分布_。 正态_分布_ 假设我们有观测值xi∈Rp并...

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-2
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-1

原文链接:http://tecdat.cn/?p=3795 Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net(弹性网络)惩罚值计算的。该算法非常快,并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。 它也可以拟合多元线...

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现-1
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26158 弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中,我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值,并且在 岭回归中,我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。弹性网络在 0 到 1 的范围内搜索最佳 alpha 参数。在这篇文章中,我们将学习...

R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据

1 介绍 在本文中,我们将研究以下主题 证明为什么低维预测模型在高维中会失败。 进行主成分回归(PCR)。 使用glmnet()进行岭回归、lasso 和弹性网elastic net 对这些预测模型进行评估 1.1 数据集 在本文中,我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。...

高维数据惩罚回归方法:主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现3

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现2:https://developer.aliyun.com/article/1485110 泊松模型 Poisson回归用于在假设Poisson误差的情况下对计数数据进行建模,或者在均值和方差成比例的情况下使用非负数据进行建模。泊松也是指数分布族的成员。我们通常以对数建模: ...

r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现3

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