Публикации по теме 'ridge-regression'


Модели регрессии: краткое руководство с примерами из реальной жизни с реализациями Python (Часть II)
В этом руководстве мы обсудим логистическую регрессию и гребенчатую регрессию с реальными примерами и реализациями Python. Это часть II учебника. Часть I доступна по ссылке ниже:
Ридж-лассо и регрессия:
Машинное обучение, наука о данных, регрессия Ридж и регрессия Лассо: Импровизированная линейная регрессия Введение В некоторых задачах машинного обучения мы часто сталкиваемся с термином Линейная регрессия . Это очень полезный инструмент для предиктивного анализа. Здесь мы обсудим некоторые сбои в работе этой линейной регрессии при определенных условиях и пути решения этой проблемы. Проблемы линейной регрессии Основная проблема в сегодняшнем обсуждении возникает, когда у..
Ридж и регрессия Лассо
Введение. Наиболее часто используемый статистический метод, который позволяет моделировать и понимать взаимосвязь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными, — это регрессионный анализ. Однако мультиколлинеарность или большое количество предикторов могут создавать проблемы для обычных регрессионных моделей. В таких ситуациях полезны такие методы регуляризации, как Лассо и Ридж-регрессия. Цель этого эссе — дать читателям полное представление о регрессии..
Классификация рефератов с использованием регуляризованных моделей: covid-19 или sars-2003?
Введение Классификация документов по определенному списку категорий может дать ценную информацию и, возможно, сделать документы более управляемыми. Классификация документов — одна из областей применения машинного обучения. Обработка естественного языка (NLP) и методы машинного обучения могут использоваться для автоматизации классификации документов, таких как электронные письма (категории ветчины/спама), статьи, книги, ответы на вопросы опроса, настроения, обзоры продуктов..
Как регрессия Лассо (L1) поощряет нулевые коэффициенты, но не L2?
Мы часто почти везде читаем, что регрессия Лассо поощряет использование нулевого коэффициента и, следовательно, также является отличным инструментом для выбора переменных , но понять это очень сложно. В этой статье я попытался обсудить это подробно. Содержание Переобучение и регуляризация Интуиция 1: оптимизировать модель с одним коэффициентом Интуиция 2: Посмотрите на этот простой пример Интуиция 3: Наблюдайте за этим красивым изображением Интуиция 4: Вероятностная интерпретация..
Вы достаточно здоровы?
Убедитесь, что вы не подвержены риску многих серьезных заболеваний , рассчитав процентное содержание жира в организме . Что такое телесный жир? Жир тела включает в себя весь накопленный жир в вашем теле. Существует два типа жировых отложений: Подкожный жир : это слой жира под кожей. Он изолирует и защищает ваше тело. Висцеральный жир : это жир, который окружает и смягчает органы брюшной полости. Преимущества жировых отложений Изоляция и защита вашего тела,..
Под капотом: что связывает линейную регрессию, регрессию гребня и PCA?
"Под капотом" Что связывает линейную регрессию, регрессию гребня и PCA? От сохранения плохо обусловленных задач регрессии до возможности быстрого вычисления пути регуляризации - это скрытая ссылка. Я пишу новую серию (относительно коротких) сообщений, посвященных фундаментальным темам статистического обучения. В частности, в этой серии будут представлены неожиданные открытия, мало обсуждаемые связи и скрытые концепции статистического обучения. Мой первый пост начинается с..