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Tikhonov算法源码
资料介绍
tikhonov算法,即岭回归(英文名:ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。
岭回归是加了二阶正则项的最小二乘,主要适用于过拟合严重或各变量之间存在多重共线性的时候,岭回归是有bias的,这里的bias是为了让variance更小
归纳总结
1.岭回归可以解决特征数量比样本量多的问题
2.岭回归作为一种缩减算法可以判断哪些特征重要或者不重要,有点类似于降维的效果
3.缩减算法可以看作是对一个模型增加偏差的同时减少方差
部分文件列表
文件名 | 文件大小 | 修改时间 |
direct17/actualRelease.mat | 1KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct17/assimilation.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct17/config.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct17/HMatrix.mat | 7KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct17/observation.mat | 1KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct17/prediction.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct17/RiverSection.dat | 1KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct20/actualRelease.mat | 1KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct20/assimilation.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct20/config.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:20 |
direct20/HMatrix.mat | 3KB | 2017-07-31 17:54:22 |
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