基于多維度權(quán)重的最小角回歸解決Lasso問題
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評論（0）
最小絕對收縮和選擇算子（ Lasso）在數(shù)據(jù)維度約減、異常檢測方面有著較強(qiáng)的計(jì)算優(yōu)勢。針對Lasso用于異常檢測中檢測精度不高的問題，提出了一種基于多維度權(quán)重的最小角回歸（ LARS）算法解決Lasso問題。首先考慮每個(gè)回歸變量在回歸模型中所占權(quán)重不同，即此屬性變量在整體評價(jià)中的相對重要程度不同，故在LARS算法計(jì)算角分線時(shí)，將各回歸變量與剩余變量的聯(lián)合相關(guān)度納入考慮，用來區(qū)分不同屬性變量對檢測結(jié)果的影響；然后在LARS算法中加入主成分分析（PCA）、獨(dú)立權(quán)數(shù)法、基于Intercriteria相關(guān)性的指標(biāo)的重要度評價(jià)（CRITIC）法這三種權(quán)重估計(jì)方法，并進(jìn)一步對LARS求解的前進(jìn)方向和前進(jìn)變量選擇進(jìn)行優(yōu)化。最后使用Pima Indians Diabetes數(shù)據(jù)集驗(yàn)證算法的優(yōu)良性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在更小閾值的約束條件下，加入多維權(quán)重后的LARS算法對Lasso問題的解具有更高的準(zhǔn)確度，能更好地用于異常檢測。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
基于多維度權(quán)重的最小角回歸解決Lasso問題下載
相關(guān)電子資料下載
- 深度學(xué)習(xí)中的模型權(quán)重 56
- Meta Quest商店優(yōu)化搜索權(quán)重，助力小型開發(fā)者應(yīng)用 396
- 英偉達(dá)神奇研究：用別的模型權(quán)重訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，改神經(jīng)元不影響輸出！ 366
- 一種層次權(quán)重決策分析方法 1219
- 無需權(quán)重更新、微調(diào)，Transformer在試錯(cuò)中自主改進(jìn)！ 841
- 一種自適應(yīng)權(quán)重MSRCR低照度圖像增強(qiáng)算法 1988
- 將線性Transformer作為快速權(quán)重系統(tǒng)進(jìn)行分析和改進(jìn) 1702
- 如何使用較小的語言模型，并用少量樣本來微調(diào)語言模型的權(quán)重 1990
- 探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)：單元/神經(jīng)元、連接/權(quán)重/參數(shù)、偏置項(xiàng) 7129
- 紫光展銳新一輪融資和股權(quán)重組已于日前完成 6420