引言 线性和逻辑回归通常是人们为机器学习和数据科学学习的第一个建模算法。 两者都很棒，因为它们易于使用和解释。 然而，它们固有的简单性也有一些缺点，在许多情况下它们并不是回归模型的最佳选择。 实际上有几种不同类型的回归，每种都有自己的优点和缺点。 在这篇文章中，我们将讨论5种最常见的回归算法及其属性，同时评估他们的性能。 最后，希望让您更全面地了解...
最近课程作业让阅读了这篇经典的论文，写篇学习笔记。 主要是对论文前半部分Lasso思想的理解，后面实验以及参数估计部分没有怎么写，中间有错误希望能提醒一下，新手原谅一下。 1.整体思路 作者提出了一种收缩和选择方法Lasso，这是一种可以用于线性回归的新的估计方法。它具有子集选择和岭回归的各自的优点。像子集选择一样可以给出具有解释力的模型，又能像岭回归...
问题重述 通过研究，发现影响某市目前及未来地方财源的因素。结合文中目标：（1）选择模型，找出影响财政收入的关键因素；（2）基于关键因素，选择预测方法、模型预测未来收入。 具体来讲 本文分析了地方财政收入、增值税收入、营业税收入、企业所得税收入、个人所得税收入的影响因素并对未来两年采用灰色预测（GM(1,1)）并以已有年度序列训练神经网络（NN），再以得到的...