用Python开始机器学习（3：数据拟合与广义线性回归）
机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据 ...
原文：20171028机器学习之线性回归过拟合问题的解决方案
在函数中加入一个正则项： 三种方式： 一 Ridge回归 岭回归 ： 优点：具有较高的准确性 鲁棒性以及稳定性 缺点：求解速度慢 二 Lasso回归： 优点：求解速度快 原理降维计算，把数据维度中存在的噪音和冗余去除 缺点：相比Ridge回归没有较高的准确性 鲁棒性以及稳定性 三 弹性网络： 特点：综合了以上两种回归算法的特性。计算效率以及鲁棒性兼备。 几种回归解决拟合问题的综合比较： GIthu ...
2017-10-29 09:03 0 1696 推荐指数：
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