sklearn中的Pipeline
在將sklearn中的模型持久化時，使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)將各個步驟串聯起來可以很方便地保存模型。 例如，首先對數據進行了PCA降維，然后使用logistic regression進行分類，如果不使用pipeline ...
原文：sklearn中的SGDClassifier
常用於大規模稀疏機器學習問題上 .優點： 高效 簡單 .可以選擇損失函數 loss hinge : soft margin 線性SVM. loss modified huber : 帶平滑的hinge loss. loss log : logistic回歸 .通過penalty參數，可以設置對應的懲罰項。SGD支持下面的罰項： penalty l : 對coef 的L 范數罰項 penalty l ...
2018-03-29 21:26 0 3106 推薦指數：
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