Lasso(ラッソ)回帰・Ridge(リッジ)回帰を線形回帰を比較して実装してみよう！｜スタビジ

学びカテゴリーの変更を依頼記事元:

toukei-lab.com

3 usersがブックマークコメント

記事へのコメント0件

注目コメント
新着コメント

新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

リンクを埋め込む

以下のコードをコピーしてサイトに埋め込むことができます

<iframe marginwidth="0" marginheight="0" src="https://b.hatena.ne.jp/entry.parts?url=https%3A%2F%2Ftoukei-lab.com%2F%25E7%25B7%259A%25E5%25BD%25A2%25E5%259B%259E%25E5%25B8%25B0%25E3%2583%25BBlasso%25E3%2583%25BBridge%25E3%2582%2592%25E5%25AE%259F%25E8%25A3%2585%25E3%2581%2597%25E3%2581%25A6%25E3%2581%25BF%25E3%2582%2588%25E3%2581%2586%25EF%25BC%2581" scrolling="no" frameborder="0" height="230" width="500"><div class="hatena-bookmark-detail-info"><a href="https://toukei-lab.com/%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E3%83%BBlasso%E3%83%BBridge%E3%82%92%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%88%E3%81%86%EF%BC%81">Lasso(ラッソ)回帰・Ridge(リッジ)回帰を線形回帰を比較して実装してみよう！｜スタビジ</a><a href="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/toukei-lab.com/%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E3%83%BBlasso%E3%83%BBridge%E3%82%92%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%88%E3%81%86%EF%BC%81">はてなブックマーク - Lasso(ラッソ)回帰・Ridge(リッジ)回帰を線形回帰を比較して実装してみよう！｜スタビジ</a></div></iframe>

プレビュー

規約違反を報告

いまの話題をアプリでチェック！

バナー広告なし
ミュート機能あり
ダークモード搭載

アプリをダウンロード

Lasso(ラッソ)回帰・Ridge(リッジ)回帰を線形回帰を比較して実装してみよう！｜スタビジ

線形回帰・Lasso回帰・Ridge回帰とは今回比較するのは、通常の線形回帰・Lasso回帰・Ridge回帰です。 ... 線形回帰・Lasso回帰・Ridge回帰とは今回比較するのは、通常の線形回帰・Lasso回帰・Ridge回帰です。簡単に、三つの手法について見ていきましょう！通常の線形回帰通常の線形回帰は残差\({\bf y}-{\bf X}{\bf \beta}\)が最小になるように\(\beta\)を推定します。つまり、次の式を最小化するように\(\beta\)を推定します。 \begin{eqnarray*} \|{\bf y}-{\bf X}{\bf \beta}\|_2^2\\ \end{eqnarray*} Ridge回帰 Ridge回帰は正則化手法であり、多重共線性などが起きていて通常の線形回帰ではパラメータが推定できないような場面でも罰則を与えることで推定できるようにしたものです。次の式を最小化するように\(\beta\)を推定します。 \begin{eqnarray*} \|{