R语言lasso惩罚稀疏加法（相加）模型SPAM拟合非线性数据和可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33462 本文将关注R语言中的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）惩罚稀疏加法模型（Sparse Additive Model，简称SPAM）。SPAM是一种用于拟合非线性数...
R语言用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20828 在本文中，使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（ “弹性网络”）（点击文末“阅读原文”获取...
R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例(下)
R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例(上)：https://developer.aliyun.com/article/1493440 应用 让我们尝试第二组数据 我们可以尝试各种λ的值 ...
R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择分类心肌梗塞数据模型案例(上)
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21444 在本文中，逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等，例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战，惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计，且其有效的算...
R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26158 弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中，我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值，并且在 岭回归中，我们将 '0' 值设置为其 alpha ...
R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例
逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等，例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战，惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计，且其有效的算法保证了计算的可行性。方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASS...
R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据
本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是_最小_最_大凹_度_惩罚_函数_(MCP)_和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（ “弹性网络”）。还提供了用于执行交叉验证以及拟合后可视化，摘要，推断和预测的实用程序。 我们研究 前列腺数据，它...
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