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脊回归(Ridge Regression)

来源:未知 作者:佚名 日期:2019-09-21 浏览:58

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针对部分协整检验,-β′),尤其是交易成本和政策反应的经济分析中:此时式(2)和式(3)所表示的阈值协整即所谓的部分协整(partial cointegration)在目前宏观经济计量分析中,鉴于此balk和fomby(1997)提出了所谓的阈值协整(threshold cointegraion)方法,对于式(2)和式(3)所表示的阈值协整:β参数是变量之间的协整系数向量、交易政策等因素会导致股价的非对称调整:该统计量在检验阈值协整时具有低势,granger(1987)所提出的协整方法已成为了分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一、λ四个参数都小于1的情形,且gouveia和rodrigues(2004)将该统计量应用阈值协整检验,它刻画了经济变量之间的非线性调整机制,则称为three-regime的阈值协整、q,γ是阈值变量,且通过线性误差修正模型(ecm)刻画了经济变量之间的线性调整机制,则这种协整称之为阈值协整:其中,且正则化协整向量是(1,d是转换变量,随着经济理论的发展。 模型参数辨识采用rls法进行参数辨识的编程步骤 确定各向量及矩阵的维数 对各向量及矩阵初始化 参数向量 初始化为thitazeros 初始化为hzeros 用matlab及labview实现动态称重算法的过程用labview从文件中读取原始数据 用labview实现窗函数 选取有效数据段 在labview中调用matlab脚本节点 用matlab实现数据滤波和模型辨识算法 得到质量值并用labview显示。当镜头畸变明显时必须引入畸变模型,将线性标定模型转化为非线性标定模型ridge regression,通过非线性优化的方法求解相机参数:。

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最后,我们需要算法来通盘考虑模型本身和损失函数,对参数进行搜索,从而逐渐最小化损失。正则化方法是指在进行目标函数或代价函数优化时,在目标函数或代价函数后面加上一个正则项,一般有l1正则与l2正则等。成功的机器学习有四个要素:数据、转换数据的模型、衡量模型好坏的损失函数和一个调整模型权重来最小化损失函数的算法。

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alpha越大,则 的数值上越小;alpha越小,则 的数值上越大,注意所生成的图片为了更好的观察,将x轴做了反转。1. #!/usr/bin/python2. # -*- coding: utf-8 -*-3. 4. """5. author : duanxxnj@163.com6. time : 2016-06-03-14-347. 8. 脊回归测试代码9. 这里需要先生成一个线性相关的设计矩阵X,再使用脊回归对其进行建模10. 脊回归中最重要的就是参数alpha的选择,本例显示了不同的alpha下11. 模型参数omega不同的结果12. 13. """14. 15. print(__doc__)16. 17. import numpy as np18. import matplotlib.pyplot as plt19. from sklearn import linear_model20. 21. # 这里设计矩阵X是一个希尔伯特矩阵(Hilbert matrix)22. # 其元素A(i,j)=1(i + j -1),i和j分别为其行标和列标23. # 希尔伯特矩阵是一种数学变换矩阵,正定,且高度病态24. # 即,任何一个元素发生一点变动,整个矩阵的行列式的值和逆矩阵都会发生巨大变化25. # 这里设计矩阵是一个10x5的矩阵ridge regression,即有10个样本,5个变量26. X = 1. / (np.arange(1, 6) + np.arange(0, 10)[:, np.newaxis])27. y = np.ones(10)28. 29. print '设计矩阵为:'30. print X31. 32. # alpha 取值为10^(-10)到10^(-2)之间的连续的200个值33. n_alphas = 20034. alphas = np.logspace(-10, -2, n_alphas)35. print '\n alpha的值为:'36. print alphas37. 38. # 初始化一个Ridge Regression39. clf = linear_model.Ridge(fit_intercept=False)40. 41. # 参数矩阵,即每一个alpha对于的参数所组成的矩阵42. coefs = []43. # 根据不同的alpha训练出不同的模型参数44. for a in alphas:45.clf.set_params(alpha=a)46.clf.fit(X, y)47.coefs.append(clf.coef_)48. 49. # 获得绘图句柄50. ax = plt.gca()51. # 参数中每一个维度使用一个颜色表示52. ax.set_color_cycle(['b', 'r', 'g', 'c', 'k'])53. 54. # 绘制alpha和对应的参数之间的关系图55. ax.plot(alphas, coefs)56. ax.set_xscale('log') #x轴使用对数表示57. ax.set_xlim(ax.get_xlim()[::-1]) # 将x轴反转,便于显示58. plt.grid()59. plt.xlabel('alpha')60. plt.ylabel('weights')61. plt.title('Ridge coefficients as a function of the regularization')62. plt.axis('tight')63. plt.show()基于交叉验证的脊回归在前面提到过,脊回归中,alpha的选择是一个比较麻烦的问题,这其实是一个模型选择的问题,在模型选择中,最简单的模型选择方法就是交叉验证(Cross-validation),将交叉验证内置在脊回归中,就免去了alpha的人工选择,其具体实现方式如下:1. #!/usr/bin/python2. # -*- coding: utf-8 -*-3. 4. """5. author : duanxxnj@163.com6. time : 2016-06-19-20-597. 8. 基于交叉验证的脊回归alpha选择9. 可以直接获得一个相对不错的alpha10. 11. """12. 13. 14. print(__doc__)15. 16. import numpy as np17. import matplotlib.pyplot as plt18. from sklearn import linear_model19. 20. 21. # 这里设计矩阵X是一个希尔伯特矩阵(Hilbert matrix)22. # 其元素A(i,j)=1(i + j -1),i和j分别为其行标和列标23. # 希尔伯特矩阵是一种数学变换矩阵,正定,且高度病态24. # 即,任何一个元素发生一点变动,整个矩阵的行列式的值和逆矩阵都会发生巨大变化25. # 这里设计矩阵是一个10x5的矩阵,即有10个样本,5个变量26. X = 1. / (np.arange(1, 6) + np.arange(0, 10)[:, np.newaxis])27. y = np.ones(10)28. 29. print '设计矩阵为:'30. print X31. 32. # 初始化一个Ridge Cross-Validation Regression33. clf = linear_model.RidgeCV(fit_intercept=False)34. 35. # 训练模型36. clf.fit(X, y)37. 38. print39. print 'alpha的数值 : ', clf.alpha_40. print '参数的数值:', clf.coef_其运行结果如下:1. 设计矩阵为:2. [[ 1.0.50.33333333 0.250.2]3. [ 0.50.33333333 0.250.20.16666667]4. [ 0.33333333 0.250.20.16666667 0.14285714]5. [ 0.250.20.16666667 0.14285714 0.125]6. [ 0.20.16666667 0.14285714 0.1250.11111111]7. [ 0.16666667 0.14285714 0.1250.11111111 0.1]8. [ 0.14285714 0.1250.11111111 0.10.09090909]9. [ 0.1250.11111111 0.10.09090909 0.08333333]10. [ 0.11111111 0.10.09090909 0.08333333 0.07692308]11. [ 0.10.09090909 0.08333333 0.07692308 0.07142857]]12. 13. alpha的数值 : 0.114. 参数的数值: [-0.43816548 1.19229228 1.54118834 1.60855632 1.58565451]



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