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
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
To identify the type of relationship (if any) between two quantitative variables 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
GitHub - go-echarts/go-echarts: 🎨 The adorable charts library for Golang
🎨 The adorable charts library for Golang. If a language can be used to build web scrapers, it definitely needs to provide a graceful data visualization library. --- by dongdong. In the Golang ecosystem, there are not many choices for data visualization libraries. The development of go-echarts aims to provide a simple yet powerful data visualization library for Golang. Apache ECharts is an awesome
Best word cloud generator – 35+ Templates
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JSのグラフライブラリを今選ぶならHighchartsで決まり（2020年版） - Qiita
トレンド（世界）：すべての国/過去12か月/基準としたキーワードを外さずに数値を取得 トレンド（日本）：日本/過去12か月/基準としたキーワードを外さずに数値を取得 公式サイト：Interactive JavaScript charts for your webpage | Highcharts デモサイト：Demos / Stock Demos / Maps Demos / Gantt Demos GitHub：https://github.com/highcharts/highcharts npm：https://www.npmjs.com/package/highcharts CDN：https://code.highcharts.com/highcharts.js ライセンス：商用利用は有償、非営利向け無料ライセンスあり（詳細後述） 推薦しておきながら入門記事も少なくてとっつきにく
統計学入門演習12.10を解きながら、pandasでの散布図の書き方を確認する。 - Qiita
概要 12-10の問題は、 自民得票率と持ち家比率の相関係数を検定する問題です。 資料はかなり古い(1983年の総選挙！！)ですが、持ち家を持っているほど自民党が有利になるように見えて面白いです。 そこで、単に解くだけでなく、pandas, matplotlibあたりを使って、グラフも表示することにしました。 環境 windows10 64bit python3.5 jupyter-notebook 必要なライブラリなどは、http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ からダウンロードしました。pip installで入れると動かないこともありました。 ライブラリ %matplotlib inline import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt impo
)
Dummy variable (statistics) - Wikipedia
In regression analysis, a dummy variable (also known as indicator variable or just dummy) is one that takes a binary value (0 or 1) to indicate the absence or presence of some categorical effect that may be expected to shift the outcome.[1] For example, if we were studying the relationship between biological sex and income, we could use a dummy variable to represent the sex of each individual in t
ローソク足チャート - Wikipedia
単位期間を定め、単位期間中に初めに付いた値段を始値（はじめね）、最後に付いた値段を終値（おわりね）、最も高い値段を高値（たかね）、最も安い値段を安値（やすね）とし、この四種の値段（四本値＝よんほんね）を「ローソク」と呼ばれる一本の棒状の図形に作図し、時系列に沿って並べて値段の変動をグラフとして表したものである。 ローソクには、始値よりも終値が高い陽線（ようせん）と、始値よりも終値が安い陰線（いんせん）の2種類がある。 古くは陽線が赤、陰線が黒で書き表されていた事、値段が上ると明るい印象があり、下がると暗い印象がある事、相場の動きを陰陽道に絡めて考えた事などから陽線・陰線の名が付いている。 相場に関する印刷物が刊行されるようになった際、コストの高いカラー印刷を嫌って陽線を白抜きの四角形、陰線を黒く塗り潰した四角形で表示する様に変化し、現在の紙媒体では概ね白と黒で表示する。 図のように、始値と
Updating component references to NuGet - Xamarin
Important The Component Store has been discontinued as of May 15, 2018 (this closure was originally announced in November 2017). Xamarin Components are no longer supported in Visual Studio, and should be replaced by NuGet packages. Follow the instructions below to manually remove component references from your projects. Refer to these instructions for adding NuGet packages on Windows or Mac. A lis
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Chartjunk - Wikipedia
Charts.css
numpy.histogram — NumPy v1.26 Manual
seaborn.barplot — seaborn 0.13.2 documentation
https://echarts.baidu.com/
How To Use Chart.js in Angular with ng2-charts | DigitalOcean
GitHub - marianogappa/chart: Quick & smart charting for STDIN
[MRG+1]: Add decision tree plotting. by nvdv · Pull Request #6380 · scikit-learn/scikit-learn![[MRG+1]: Add decision tree plotting. by nvdv · Pull Request #6380 · scikit-learn/scikit-learn](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/944e7e79f4db2c823bf3775278f09c91a940b1e2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2Ffe0799c7217b44d8b9490cb326870a75c19ba5365d57c6ede31234131feeb4b7%2Fscikit-learn%2Fscikit-learn%2Fpull%2F6380)
