機器學習-Scikit-Learn與回歸樹
回歸算法原理 CART(Calssification and Regression Tree)算法是目前決策樹算法中最為成熟的一類算法，應用范圍也比較廣泛。它即可用於分類，也可用於預測。 西方預測理論一般都是基於回歸的，CART是一種通過決策樹方法實現回歸的算法，它有很多其他全局回歸算法 ...
原文：機器學習：邏輯回歸（scikit-learn 中的邏輯回歸）
一 基礎理解 使用邏輯回歸算法訓練模型時，為模型引入多項式項，使模型生成不規則的決策邊界，對非線性的數據進行分類 問題：引入多項式項后，模型變的復雜，可能產生過擬合現象 方案：對模型正則化處理，損失函數添加正則項 L ，生成新的損失函數，並對新的損失函數進行優化 優化新的損失函數： 滿足了讓原來的損失函數盡量的小 另一方面，對於 L 正則項 包含參數 值 ，限制 的大小 引入了參數 ，調節新的損失 ...
2018-07-29 21:50 0 2016 推薦指數：
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