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 ...
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scikit-learn一般實例之一:保序回歸(Isotonic Regression)
對生成的數據進行保序回歸的一個實例.保序回歸能在訓練數據上發現一個非遞減逼近函數的同時最小化均方誤差。這樣的模型的好處是，它不用假設任何形式的目標函數，(如線性)。為了比較，這里用一個線性回歸作為參照。 ...
scikit-learn 邏輯回歸類庫使用小結
之前在邏輯回歸原理小結這篇文章中，對邏輯回歸的原理做了小結。這里接着對scikit-learn中邏輯回歸類庫的我的使用經驗做一個總結。重點講述調參中要注意的事項。 1. 概述 在scikit-learn中，與邏輯回歸有關的主要是這3個類。LogisticRegression ...
02-14 scikit-learn庫之邏輯回歸
目錄 scikit-learn庫之邏輯回歸 一、LogisticRegression 1.1 使用場景 1.2 代碼 1.3 參數詳解 1.4 屬性 1.5 方法 二、LogisticRegressionCV ...
邏輯回歸（Logistic Regression）
邏輯回歸（Logistic Regression） 原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28408516 邏輯回歸的定義 簡單來說， 邏輯回歸（Logistic Regression）是一種用於解決二分類（0 or 1）問題的機器學習方法，用於估計 ...
邏輯回歸（Logistic Regression）
轉載請注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要講解分類問題中的邏輯回歸。邏輯回歸是一個二分類問題。 二分類問題 二分類問題是指預測的y值只有兩個取值（0或1），二分類問題可以擴展到多分類問題 ...
邏輯回歸(logistic regression)
邏輯回歸從線性回歸引申而來，對回歸的結果進行 logistic 函數運算，將范圍限制在[0,1]區間，並更改損失函數為二值交叉熵損失，使其可用於2分類問題(通過得到的概率值與閾值比較進行分類)。邏輯回歸要求輸入的標簽數據是01分布(伯努利分布)，而線性回歸則是對任意連續值的回歸。出世 ...
邏輯回歸（Logistic Regression）
1. 前言 今天我們介紹機器學習里面大名鼎鼎的邏輯回歸。不要看他的名字里面有“回歸”，但是它其實是個分類算法。它取名邏輯回歸主要是因為是從線性回歸轉變而來的。 2.邏輯回歸原理 2.1 邏輯回歸的由來 不知道讀者還記不記得在線性回歸中有一節廣義線性回歸介紹了在\(Y=Xθ\)的基礎上 ...