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MATLAB中的整数判定代码 - SLRpackage_AcceleratedCV_matlab:带有加速交叉验证的稀疏线性回归工具...

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简介:
本项目提供了MATLAB代码实现带加速交叉验证功能的稀疏线性回归,包括整数判定等功能,适用于快速准确地进行模型选择和参数优化。 SLRpackage_AcceleratedCV_matlab 是一个在 MATLAB 中实现的稀疏线性回归软件包,它支持 L1 罚则(LASSO)以及两个分段连续非凸罚则:平滑修剪绝对偏差 (SCAD) 和最小最大凹罚分 (MCP),并具备加速交叉验证的功能。这个程序是根据 GNU 通用公共许可版本3或更高版本的条款免费提供的,您可以重新发布和/或修改它。 该软件包处理幅度参数计算求解路径,并利用有效近似公式评估相关的交叉验证误差(CV)。具体而言,我们解决以下问题: \[ \min_{\beta} \| y - X\beta \|_2^2 + P(\lambda, \gamma) (\beta), \] 其中 \(P\) 是正则化器,而 \(\lambda\) 和 \(\gamma\) 分别是正则化参数集。对于 SCAD 和 MCP 正则化方法,我们根据给定的幅度参数计算求解路径;而对于 LASSO,则依据其特有的设定进行处理。 根据相关文献中的描述,振幅参数和切换参数分别被定义为上述问题中涉及的关键变量,并且通过退火技术获得了解决方案。在 SCAD 和 MCP 的情况下,由于罚分函数的非凸性,在出现多重解区域时会得到特殊的解路径。我们建议避免使用与近似 CV 公式不稳定区域相对应的这些多重解路径,这一点由软件包输出信息中予以反映。

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    本项目提供了MATLAB代码实现带加速交叉验证功能的稀疏线性回归,包括整数判定等功能,适用于快速准确地进行模型选择和参数优化。 SLRpackage_AcceleratedCV_matlab 是一个在 MATLAB 中实现的稀疏线性回归软件包,它支持 L1 罚则(LASSO)以及两个分段连续非凸罚则:平滑修剪绝对偏差 (SCAD) 和最小最大凹罚分 (MCP),并具备加速交叉验证的功能。这个程序是根据 GNU 通用公共许可版本3或更高版本的条款免费提供的,您可以重新发布和/或修改它。 该软件包处理幅度参数计算求解路径,并利用有效近似公式评估相关的交叉验证误差(CV)。具体而言,我们解决以下问题: \[ \min_{\beta} \| y - X\beta \|_2^2 + P(\lambda, \gamma) (\beta), \] 其中 \(P\) 是正则化器,而 \(\lambda\) 和 \(\gamma\) 分别是正则化参数集。对于 SCAD 和 MCP 正则化方法,我们根据给定的幅度参数计算求解路径;而对于 LASSO,则依据其特有的设定进行处理。 根据相关文献中的描述,振幅参数和切换参数分别被定义为上述问题中涉及的关键变量,并且通过退火技术获得了解决方案。在 SCAD 和 MCP 的情况下,由于罚分函数的非凸性,在出现多重解区域时会得到特殊的解路径。我们建议避免使用与近似 CV 公式不稳定区域相对应的这些多重解路径,这一点由软件包输出信息中予以反映。
  • 【sklearn非线预测】及参评估
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    本教程讲解使用Python的sklearn库进行非线性回归分析,涵盖模型训练、交叉验证技术以及如何通过参数调节优化模型性能。 交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法,并且可以用于调整超参数。 什么是交叉验证? 交叉验证的基本原理是将数据集划分为多个子集(通常称为“折”),然后使用这些子集的不同组合来训练和测试模型,从而提供更可靠的性能估计。常见的方法包括k-折叠交叉验证、留一法等。 在scikit-learn中可以利用cross_val_score函数评估不同算法的表现,并通过GridSearchCV进行超参数调整以优化模型的泛化能力。 使用交叉验证时,数据集会被分为训练集和测试集,其中一部分作为验证集用于模型选择过程中的性能估计。这种方法有助于充分利用有限的数据资源,但同时也增加了计算复杂度。 在实践中,交叉验证不仅能够帮助我们找到最优的超参数设置(如通过GridSearchCV进行),还能评估机器学习算法在整个数据集合上的表现情况(例如使用cross_val_score)。 总的来说,交叉验证是一种重要的技术手段,在模型选择和性能评价过程中扮演着关键角色。
  • MATLAB线
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    本段落提供了一个关于在MATLAB环境中进行线性回归分析的具体实验代码示例。通过该代码,读者可以学习如何使用MATLAB实现数据拟合、模型评估等步骤,适用于数据分析与机器学习初学者。 线性回归是通过数理统计中的回归分析来确定两个或多个变量之间相互依赖的定量关系的一种方法,在实际应用中非常广泛。根据自变量与因变量之间的关系类型,可以将回归分析分为线性回归分析和非线性回归分析。
  • MATLAB
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    这段简介可以这样写:“MATLAB中的交叉验证代码”介绍如何在MATLAB环境下编写和实现机器学习模型的交叉验证过程。通过实践示例指导读者评估算法性能及调整参数,提高模型预测准确性。 用于交叉验证的MATLAB代码能够有效实现对数据的验证。
  • MATLAB-SOPT:采用最新凸优化算法优化
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    SOPT是一款基于MATLAB开发的工具箱,专门用于实现稀疏信号处理中的高效优化。它采用了先进的凸优化技术来进行交叉验证,适用于各种信号恢复和机器学习场景。 SOPT是一个开源的C++程序包,用于执行先进的凸优化算法以进行稀疏优化。它解决了多种稀疏正则化问题,并包含SARA(Sparse Average Reweighted Analysis)等算法。 此外,SOPT还具备几个MPI接口,适用于各种线性算子和凸优化方法的分布式计算。小波操作符支持通过OpenMP实现多线程处理以提高性能。尽管主要使用C++编写,但也有部分Matlab代码用于测试某些算法原型。 该库主要是为了辅助无线电干涉成像软件包而开发的,并由SOPT作者编写的配套开源工具所支撑。 安装依赖项 SOPT是基于C++11构建的。下面列出了一些必要的先决条件和依赖关系,这些最低版本已经在Travis CI上进行了测试,适用于OSX和Ubuntu Trusty操作系统。 所需的主要C++库包括: - CMake(v3.9.2):允许跨平台编译 - GNU C++ 编译器 (v7.3.0)
  • SVR支持向量机与应用_cross validation_svr_
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    本文探讨了支持向量机(SVR)在回归分析中的应用,并详细介绍了交叉验证技术如何优化模型参数选择,提升预测准确性。 交叉验证及带例子的支持向量机回归代码的修改版本可以使用。
  • 逻辑Matlab-2018-MLSP-贝叶斯逻辑:Maxim...
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    本文介绍了一种基于MATLAB实现的稀疏贝叶斯逻辑回归算法,并应用于模式识别和机器学习领域,旨在提供一种有效的特征选择方法。该算法结合了贝叶斯推理与逻辑回归模型,能够自动确定参数先验分布并进行高效计算,为解决高维数据下的分类问题提供了新的视角。 逻辑回归的Matlab代码用于重现2018年MLSP论文《稀疏贝叶斯逻辑回归》中的部分结果。作者是Maxime Vono、Nicolas Dobigeon 和 Pierre Chainais,发表于2018年的MLSP会议。版权所有:(c) 2018 Maxime Vono.
  • 用于预测模型多元程序(含MATLAB
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的多元回归分析与交叉验证程序,旨在帮助用户构建并评估预测模型的有效性。通过该工具,研究者可以更准确地选择最佳模型参数,并进行模型性能测试。 Based on the multiple regression cross-validation procedure.
  • MATLAB一元线
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    本段代码演示如何在MATLAB环境中进行一元线性回归分析,包括数据准备、模型拟合及结果可视化。适合初学者学习与实践。 这段内容主要用于数学建模(MATLAB)的学习,下载后可以替换自己的数据直接使用。
  • Matlab多元线
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    本段落介绍如何在MATLAB环境中编写和执行多元线性回归分析的代码。通过实例展示数据准备、模型拟合及结果解读的过程,帮助用户掌握实用的数据分析技能。 这段内容主要用于数学建模(Matlab)的学习,下载后替换为自己的数据就可以使用了。