sklearn中的Pipeline
在将sklearn中的模型持久化时，使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型。 例如，首先对数据进行了PCA降维，然后使用logistic regression进行分类，如果不使用pipeline ...
原文：sklearn中的SGDClassifier
常用于大规模稀疏机器学习问题上 .优点： 高效 简单 .可以选择损失函数 loss hinge : soft margin 线性SVM. loss modified huber : 带平滑的hinge loss. loss log : logistic回归 .通过penalty参数，可以设置对应的惩罚项。SGD支持下面的罚项： penalty l : 对coef 的L 范数罚项 penalty l ...
2018-03-29 21:26 0 3106 推荐指数：
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