Sklearn庫例子2：分類——線性回歸分類（Line Regression ）例子
線性回歸：通過擬合線性模型的回歸系數W =（w_1，…，w_p）來減少數據中觀察到的結果和實際結果之間的殘差平方和，並通過線性逼近進行預測。 從數學上講，它解決了下面這個形式的問題： LinearRegression()模型在Sklearn.linear_model下，他主要 ...
原文：Sklearn庫例子3：分類——嶺回歸分類（Ridge Regression ）例子
為了解決數據的特征比樣本點還多的情況，統計學家引入了嶺回歸。 嶺回歸通過施加一個懲罰系數的大小解決了一些普通最小二乘的問題。回歸系數最大限度地減少了一個懲罰的誤差平方和。 這里是一個復雜的參數，用來控制收縮量，其值越大，就有更大的收縮量，從而成為更強大的線性系數。 Ridge和Line Model一樣，用fit x,y 來訓練模型，回歸系數保存在coef 成員中 例子： 在這個例子使用嶺回歸作為估 ...
2016-09-05 13:54 0 5084 推薦指數：
相關推薦
Sklearn庫例子4：分類——Lasso分類例子
Lasso回歸： #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score np.random.seed(42 ...
Ridge Regression嶺回歸
時就會表現出病態的特征。 回歸分析中常用的最小二乘法是一種無偏估計。 $XB=Y$ 當X列滿秩時 ...
Sklearn庫例子——決策樹分類
Sklearn上關於決策樹算法使用的介紹：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1、關於決策樹：決策樹是一個非參數的監督式學習方法，主要用於分類和回歸。算法的目標是通過推斷數據特征，學習決策規則從而創建一個預測目標變量的模型。如下如所示 ...
GBDT分類和回歸例子
...
線性回歸——lasso回歸和嶺回歸（ridge regression）
目錄 線性回歸——最小二乘 Lasso回歸和嶺回歸 為什么 lasso 更容易使部分權重變為 0 而 ridge 不行？ References 線性回歸很簡單，用線性函數擬合數據，用 mean square error (mse) 計算損失（cost ...
scikit-learn中的嶺回歸（Ridge Regression）與Lasso回歸
一、嶺回歸模型 嶺回歸其實就是在普通最小二乘法回歸（ordinary least squares regression）的基礎上，加入了正則化參數λ。 二、如何調用 alpha：就是上述正則化參數λ；fit_intercept：默認 ...
python機器學習sklearn 嶺回歸（Ridge、RidgeCV）
1、介紹 Ridge 回歸通過對系數的大小施加懲罰來解決 普通最小二乘法 的一些問題。 嶺系數最小化的是帶罰項的殘差平方和， 其中，α≥0α≥0 是控制系數收縮量的復雜性參數： αα 的值越大，收縮量越大，這樣系數對共線性的魯棒性也更強 ...