[ridge_amp,ridge_freq] = ridges(cfs_abs,f,scales(i),[],0.5);

时间: 2024-06-07 08:11:37 浏览: 104

ridge_regression_matlab.rar_MATLAB 岭回归_MLE_matlab ridge _ridgema

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岭回归（Ridge Regression）是一种在普通线性回归基础上引入正则化项的统计学习方法，主要用于解决过拟合问题。在MATLAB中，我们可以利用不同的方法实现岭回归，如直接使用内置函数或者自定义算法。这个压缩包“ridge_regression_matlab.rar”包含了两种不同的实现方式：基于岭回归的方法（hw3_1_ridge.m）和基于极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的方法（hw3_1_MLE.m）。岭回归的核心在于通过添加L2范数惩罚项到损失函数中来控制模型复杂度。标准的线性回归模型的目标函数是残差平方和，而岭回归会在此基础上加上一个与模型参数向量θ的L2范数成比例的项，即： \[ \min_{\theta} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \theta^T x_i)^2 + \lambda \|\theta\|_2^2 \] 这里的λ是正则化参数，它决定了正则化的程度。当λ较小时，模型更接近于普通的线性回归；当λ增大时，模型复杂度降低，过拟合的风险也会减少。在MATLAB中，实现岭回归的一个常见方法是使用内置的`lasso`或`ridge`函数。`ridge`函数可以直接求解带L2惩罚的最小二乘问题，而`lasso`函数则对应L1正则化，也称为Lasso回归。然而，该压缩包中的`hw3_1_ridge.m`文件可能展示了自定义实现的过程，这通常包括矩阵运算和优化算法，例如高斯-牛顿法或梯度下降法。另一方面，`hw3_1_MLE.m`文件则是基于极大似然估计来实现岭回归。在统计学中，极大似然估计是一种寻找模型参数的方法，它通过最大化观测数据出现的概率来估计参数。对于线性回归模型，如果假设误差项服从高斯分布，那么在引入L2正则化后，模型参数的似然函数将包含正则化项。通过求解似然函数的对数并使其最大，可以得到岭回归的解。在实际应用中，选择岭回归还是极大似然估计主要取决于具体问题和需求。岭回归简化了模型复杂度，有助于避免过拟合，而极大似然估计则更侧重于从概率角度解释模型的合理性。MATLAB提供了强大的工具和灵活性，使得开发者可以根据实际情况选择合适的实现方式。总结来说，这个压缩包提供了两种在MATLAB中实现岭回归的实例，分别使用了直接的岭回归算法和极大似然估计方法。通过学习和理解这两个脚本，不仅可以掌握岭回归的基本原理，还能了解到如何在实际编程中运用这些理论。这对于提升MATLAB编程能力和理解机器学习模型的内在机制都大有裨益。

这段代码是在进行小波变换分析的基础上，寻找小波变换系数图像中的频率峰值，并将其作为频率线（ridge）标记出来。其中，cfs_abs是小波变换系数的幅度图像，f是频率轴的取值，scales(i)表示当前小波变换的尺度，[]表示不使用时间轴信息，0.5表示峰值的相对阈值，即只有小波变换系数大于最大值的0.5倍才会被认为是频率峰值。函数ridges的作用是在小波变换系数图像中查找频率峰值，并返回它们在频率轴上的位置。

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[ridge_amp,ridge_freq] = ridges(cfs_abs,f,scales(i),[],0.5);

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ridge_p=Ridge(alpha=0.5*200,fit_intercept=True).fit(X_train,Y_train)出现了'Series' object is not callable

from sklearn.linear_model import Ridge ridge = Ridge(alpha=1.0) ridge.fit(X_train[features_without_ones],y_train) w_ridge = [] w_ridge.extend(ridge.coef_) w_ridge.append(ridge.intercept_) w1["ridge_sklearn_w"] = w_ridge w1.round(decimals=2)

ridge_reg 怎么写出对测试数据集的预测

Ridge_reg.fit什么意思

model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree=9), Ridge())为什么degree等于9

param_Ridge = {'Ridge__alpha': [0.1,1.0,10.0]},是什么意思

# 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True)这段中normalize意外实参

AttributeError: 'Ridge' object has no attribute 'coef_

from sklearn.linear_model import LinearRegression model1=LinearRegression() model1.fit(x_train,Y_train) y_pred1=model1.predict(x_test) assessing(Y_test,y_pred1)，对以上代码加入防止过拟合的代码

'Ridge' object has no attribute 'predict_proba'

linear_model.ridge

ridge_regression所用数据PRISON.csv

43680515PLS-RidgeRegression.zip_GI9_ridge regression_ridgeregres

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