用Python实现GBDT算法并处理Iris数据集
GBDT，梯度提升树属于一种有监督的集成学习方法，与之前学习的监督算法类似，同样可以用于分类问题的识别和预测问题的解决。该集成算法体现了三个方面的又是，分别是提升Boosting、梯度Gradient、决策树Decision Tree。“提升”是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程 ...
原文：用Python实现岭回归算法与Lasso回归算法并处理Iris数据集
在介绍岭回归算法与Lasso回归算法之前，先要回顾一下线性回归算法。根据线性回归模型的参数估计公式可知可知，得到的前提是矩阵可逆。换句话说就是样本各个特征 自变量 之间线性无关。然而在实际问题中，常常会出现特征之间出现多重共线性的情况，使得行列式的值接近于 ，最终造成回归系数无解或者无意义。 为了解决这个问题，岭回归算法的方法是在线性回归模型的目标函数之上添加一个l 的正则项，进而使得模型的回归系 ...
2019-05-12 18:02 0 2542 推荐指数：
相关推荐
R语言-岭回归及lasso算法
前文我们讲到线性回归建模会有共线性的问题，岭回归和lasso算法都能一定程度上消除共线性问题。 岭回归 我们可以看到这次模型的收入和支出是正相关了。 lasso算法 ...
用Python实现支持向量机并处理Iris数据集
SVM全称是Support Vector Machine，即支持向量机，是一种监督式学习算法。它主要应用于分类问题，通过改进代码也可以用作回归。所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量。支持向量机就是要确保这些支持向量距离超平面尽可能的远以保证模型具有相当的泛化能力。 当训练数据线性可分 ...
岭回归与Lasso回归
线性回归的一般形式 过拟合问题及其解决方法 问题：以下面一张图片展示过拟合问题 解决方法：(1)：丢弃一些对我们最终预测结果影响不大的特征，具体哪些特征需要丢弃可以通过PCA算法来实现；(2)：使用正则化技术，保留所有特征，但是减少特征前面的参数θ的大小，具体 ...
标准方程法_岭回归_LASSO算法_弹性网
程序所用文件：https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8 ...
岭回归与LASSO回归模型
线性回归模型的短板 岭回归模型 λ值的确定--交叉验证法 岭回归模型应⽤ 寻找最佳的Lambda值 基于最佳的Lambda值建模 Lasso回归模型 LASSO回归模型的交叉验证 Lasso回归模型应用 ...
岭回归与Lasso回归模型
)**(-1) *X’ *y 如何实现岭回归： Ridge用于构建岭回归模型、Ridg ...
岭回归和lasso回归（转）
回归和分类是机器学习算法所要解决的两个主要问题。分类大家都知道，模型的输出值是离散值，对应着相应的类别，通常的简单分类问题模型输出值是二值的，也就是二分类问题。但是回归就稍微复杂一些，回归模型的输出值是连续的，也就是说，回归模型更像是一个函数，该函数通过不同的输入，得到不同的输出 ...