最小角回归 LARS算法包的用法以及模型参数的选择（R语言）

Lasso回归模型,是常用线性回归的模型,当模型维度较高时,Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择.Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法.Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考,这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法. 以下的的一些用法参照lars包的帮助文件,再加上自己的使用心得.所用的示例数据diabetes是Efron在其论文中“Least Angle Regression”中用到的,可以在加载lars包后直接获得…

从最小角回归(LARS)中学到的一个小知识(很短)

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi (居然有朋友说内容不接地气,那么我就再加一段嘛,请喜欢读笑话的同学直接看第二段)假设这里有一组向量$\left\{ x_i \right\}_{i=1}^n$和一个待投影的向量$u$.假设$u$和每个$x_i$的内积都为正数,也就是说$u$和每个$x_i$的夹角都小于90度.那么当我们把$u$投影到$\left\{ x_i \right\}_{i=1}^n$上时,理所应当地每个$x_i$的系数$\beta_i$也都应…

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-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta…

机器学习方法：回归（三）：最小角回归Least Angle Regression（LARS），forward stagewise selection

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 希望与志同道合的朋友一起交流,我刚刚设立了了一个技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 前面两篇回归(一)(二)复习了线性回归,以及L1与L2正则--lasso和ridge regression.特别描述了lasso的稀疏性是如何产生的.在本篇中介绍一下和lasso可以产生差不多效果的两种feature selection的方法,forward stagewise s…

A-06 最小角回归法

目录最小角回归法一.举例二.最小角回归法优缺点 2.1 优点 2.2 缺点三.小结更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 最小角回归法最小角回归相当于前向选择法和前向梯度法的一个折中算法,简化了前项梯度法因$\epsilon$的迭代过程,并在一定程度的保证了前向梯度法的精准度. 通常用最小角回归法解决线性模型的回归系数.对于一个有$m$个样…

LARS 最小角回归算法简介

最近开始看Elements of Statistical Learning, 今天的内容是线性模型(第三章..这本书东西非常多,不知道何年何月才能读完了),主要是在看变量选择.感觉变量选择这一块领域非常有意思,而大三那门回归分析只是学了一些皮毛而已.过两天有空,记一些ESL这本书里讲的各种变量选择方法在这里. 先讲一下今天看到的新方法,所谓的LARS(Least Angle Regression). LARS是大神Efron他们搞出来做变量选择的一套算法,有点像Forward Stepwise(…

R+tmcn笔记︱tmcn包的基本内容以及李舰老师R语言大会展示内容摘录

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- tmcn包目前托管在在R-forge 上开发和发布.下载方式以及Rforge相关链接: install.packages("tmcn", repos = "http://R-Forge.R-project.org") tmcn 包是一个进行中文文本挖掘的R包.包含了中文编码处理.文字操作. 文本挖掘模型和算法的一些…

R语言中常用包（二）

数据导入以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和…

r语言包说明

[在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程.具体如下] [下面列出每个步骤最有用的一些R包] 1.数据导入以下R包主要用于数据导入和保存数据:feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata…

R语言扩展包dplyr——数据清洗和整理

R语言扩展包dplyr——数据清洗和整理标签: 数据R语言数据清洗数据整理 2015-01-22 18:04 7357人阅读评论(0) 收藏举报分类: R Programming(11) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 该包主要用于数据清洗和整理,coursera课程链接:Getting and Cleaning Data 也可以载入swirl包,加载课Getting and Cleaning Data跟着学习. 如下: library(swirl) insta…

用R语言的quantreg包进行分位数回归

什么是分位数回归分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因…

R中常用数据挖掘算法包

数据挖掘主要分为4类,即预测.分类.聚类和关联,根据不同的挖掘目的选择相应的算法.下面对R语言中常用的数据挖掘包做一个汇总: 连续因变量的预测: stats包 lm函数,实现多元线性回归 stats包 glm函数,实现广义线性回归 stats包 nls函数,实现非线性最小二乘回归 rpart包 rpart函数,基于CART算法的分类回归树模型 RWeka包 M5P函数,模型树算法,集线性回归和CART算法的优点 adabag包 bagging函数,基于rpart算法的集成算法 adabag包 b…

Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析

Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析这篇文章主要介绍了Python实现的选择排序算法,简单描述了选择排序的原理,并结合实例形式分析了Python实现与应用选择排序的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完. 比如在一个长度为N的无序数组中,在第一趟遍历N个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换,第二趟…

Logistic回归分类算法原理分析与代码实现

前言本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的…

Harris角点检测算法优化

Harris角点检测算法优化一.综述用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大…

R语言︱文本挖掘——jiabaR包与分词向量化的simhash算法（与word2vec简单比较）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- <数据挖掘之道>摘录话语:虽然我比较执着于Rwordseg,并不代表各位看管执着于我的执着,推荐结巴分词包,小巧玲珑,没有那么多幺蛾子,而且R版本和python版本都有,除了词性标注等分词包必备功能以外,jiebaR还加入了一些基础的文本分析算法,比如提取关键字(TFIDF).分析文本相似性等等,真是老少咸宜. 同时官网也有一个在线jieba…

最小树形图——朱刘算法(Edmonds)

定义:一个有向图,存在从某个点为根的,可以到达所有点的一个最小生成树,则它就是最小树形图. 朱刘算法实现过程: [在选出入边集后(看步骤1),若有向图中不存在有向环,说明该图就是最小树形图] 1,选入边集--找到除root点之外,每一个点的所有入边中权值最小的,用数组in[]记录下这个最小权值,用pre[]记录到达该点的前驱:(若图中存在独立点,最小树形图是不存在的,所以在该步骤结束后,要判断一下) 2,找有向环,并用数组id[]记录节点所属环的编号. 3,找到环后,缩点,并更新权值.(感觉和S…

Lineage逻辑回归分类算法

Lineage逻辑回归分类算法线性回归和逻辑回归参考文章: http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html 1.概述 Lineage逻辑回归是一种简单而又效果不错的分类算法什么是回归:比如说我们有两类数据,各有50十个点组成,当我门把这些点画出来,会有一条线区分这两组数据,我们拟合出这个曲线(因为很有可能…

第七篇：Logistic回归分类算法原理分析与代码实现

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka Package Manager安装所需WEKA的附加算法包出错问题解决方案总结（八）

不多说,直接上干货! Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装(四) Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka3.7和3.9不同版本共存(七) 情况1 对于在Weka里,通过Weka Package Manager安装所需包时,其实,大部分情况下,直接选中All单选按钮,显示全部包,找到你要安装的包. 比如,大家,可以去尝试下wavelet这个包.我这里不多赘述了然后,单击Install按钮进行安装.这时,Weka会弹出一个窗口请用户确认,单击“是(Y)”按钮确认自己的操作,在…

Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.36角点检测算法

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.36角点检测算法 [函数名称] Harris角点检测函数 HarrisDetect(WriteableBitmap src, int CRF) [算法说明] 目前的角点检测算法可归纳为3类:基于灰度图像的角点检测.基于二值图像的角点检测.基于轮廓曲线的角点检测.基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度.基于模板和基于模板梯度组合3类方法,其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化,即图像亮度的变化,将与邻点亮度对比足够大的点定义…

数据挖掘-diabetes数据集分析-糖尿病病情预测_线性回归_最小平方回归

# coding: utf-8 # 利用 diabetes数据集来学习线性回归 # diabetes 是一个关于糖尿病的数据集, 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况. # 数据集中的特征值总共10项, 如下: # 年龄 # 性别 #体质指数 #血压 #s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据) #但请注意,以上的数据是经过特殊处理, 10个数据中的每个都做了均值中心化处理,然后又用标准差乘以个体数量调整了数值范围.验证就会发现任何一列的所有数值平方和为1…

R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计…

R语言︱常用统计方法包+机器学习包（名称、简介）

一.一些函数包大汇总转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl…

R语言常用包汇总

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual…

R语言 ggplot2包

R语言 ggplot2包的学习分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加…

R语言学习笔记—K近邻算法

K近邻算法(KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法适合分类,也适合回归.KNN算法广泛应用在推荐系统.语义搜索.异常检测. KNN算法分类原理图: 图中绿色的圆点是归属在红色三角还是蓝色方块一类?如果K=5(离绿色圆点最近的5个邻居,虚线圈内),则有3个蓝色方块是绿色圆点的“最近邻居”,比例为3/5,因此绿色圆点应当划归到蓝色方块一类:如果K=3(离…