リッジ(Ridge)回帰・ラッソ(Lasso)回帰の違い
線形モデル(linear model)は、実用的に広く用いられており、入力特徴量の線形関数(linear function)を用いて予測を行うものです。 まず、説明に入る前に言葉の定義から紹介します。 線形回帰 データがn個あるとした時にデータの傾向をうまく表現することができるy=w_0×x_0+....+w_n×x_n というモデルを探し出すこと 正則化 過学習を防いで汎化性を高めるための技術で、モデルに正則化項というものを加え、モデルの形が複雑になりすぎないように調整している (モデルの係数の絶対値または二乗値が大きくなってしまうと、訓練データのモデルに適合しすぎて、テストデータのモデルの当てはまりが悪くなる過学習という現象が起こるので、過学習を避けるために正則化項をつけている) 重み 説明変数（求めたいものに作用する変数）が目的変数に与える影響度合いを表現したものです。例えば上の線
リッジ回帰とラッソ回帰の理論と実装を初めから丁寧に - Qiita
はじめに 前回の記事で重回帰分析の導入をしてみたので、今回はその続きということで、2つ同時にやってみたいと思います。 ベクトルの微分公式については下記のブログが参考になります。 もしこの記事がお役に立てた時はQiitaのイイねボタンを押していただけると励みになります。 参考記事 「ベクトルで微分・行列で微分」公式まとめ 重回帰分析 リッジ回帰について考える際に、重回帰分析の理解はマストになるのでここでも見ていこうと思います。式変形については、前回の記事で詳しく導入したので少しだけ端折っていきます。 準備 説明変数$x_1, x_2, x_3, \cdots, x_m$を$\boldsymbol{x}$（$x$のベクトル）とする 予測値を$\hat{y}$とする（$\hat{y}$はスカラー） 回帰係数を$w_1, w_2, w_3, \cdots, w_m$を$\boldsymbol{w}
リッジ回帰 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Ridge regression|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説
Seaborn でヒートマップを作成する
本ページでは、Python のデータ可視化ライブラリ、Seaborn (シーボーン) を使ってヒートマップを出力する方法を紹介します。 Seaborn には、ヒートマップの可視化を行うメソッドとして seaborn.heatmap と seaborn.clustermap の 2 つが実装されています。seaborn.heatmap は通常のヒートマップを出力しますが、seaborn.clustermap は、クラスタ分析を行い、デンドログラムとともにヒートマップを出力します。 heatmap: ヒートマップの可視化 seaborn.heatmap メソッドは、色の濃淡や色相でデータの密度や値の分布を可視化します。 seaborn.heatmap の使い方 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None,
seaborn.heatmap — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.heatmap# seaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)# Plot rectangular data as a color-encoded matrix. This is an Axes-level function and will draw the hea
ヒストグラム - Wikipedia
ヒストグラムの例。アメリカで1973年から1978年にかけて事故死した人数を月毎に集計したもの。横軸は各月に事故死した人数を500人毎に区切った階級を、縦軸は各階級に属する月の数（＝度数）を表している。ヒストグラムからは(a)ひと月に事故死する人数の平均はおよそ8500人前後であること、(b)ひと月に事故死する人数は6500-11500人であること、(c)分布はおよそ対称であること、などが読み取れる。 ヒストグラム（英語: histogram[1]）とは、縦軸に度数、横軸に階級をとった統計グラフの一種で、データの分布状況を視覚的に認識するために主に統計学や数学、画像処理等で用いられる。柱状図、柱状グラフ、度数分布図ともいう[1]。 工業分野では、パレート図、チェックシート、管理図、特性要因図、層別法、散布図と並んで、品質管理のためのQC七つ道具として知られている。 histogram （ヒ
Scatter plot - Wikipedia
Waiting time between eruptions and the duration of the eruption for the Old Faithful Geyser in Yellowstone National Park, Wyoming, USA. This chart suggests there are generally two types of eruptions: short-wait-short-duration, and long-wait-long-duration. A 3D scatter plot allows the visualization of multivariate data. This scatter plot takes multiple scalar variables and uses them for different a
Highcharts Class: Chart
The Chart class. The recommended constructor is Highcharts#chart.
SimpleDiagrams
Yeah, it's kind of time. I have to admit it. It's time to wrap things up. SimpleDiagrams is no more. A lot of people have used SimpleD over the years. Dare I say some even found it nice. But the time has come to move on to new things. It's OK! It's ok. I'm not bitter. No no. Not bitter at all. It was all good fun to make. And if I learned one thing, it's that customer service is the best part of t
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Chartjunk - Wikipedia
draw.io
Charts.css
numpy.histogram — NumPy v2.2 Manual
seaborn.lmplot — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.distplot — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.barplot — seaborn 0.13.2 documentation
GitHub - go-echarts/go-echarts: 🎨 The adorable charts library for Golang.
https://echarts.baidu.com/
Highcharts API Option: yAxis
GitHub - mahengyang/seqchart: 时序图生成工具
