用Python實現GBDT算法並處理Iris數據集
GBDT，梯度提升樹屬於一種有監督的集成學習方法，與之前學習的監督算法類似，同樣可以用於分類問題的識別和預測問題的解決。該集成算法體現了三個方面的又是，分別是提升Boosting、梯度Gradient、決策樹Decision Tree。“提升”是指將多個弱分類器通過線下組合實現強分類器的過程 ...
原文：用Python實現嶺回歸算法與Lasso回歸算法並處理Iris數據集
在介紹嶺回歸算法與Lasso回歸算法之前，先要回顧一下線性回歸算法。根據線性回歸模型的參數估計公式可知可知，得到的前提是矩陣可逆。換句話說就是樣本各個特征 自變量 之間線性無關。然而在實際問題中，常常會出現特征之間出現多重共線性的情況，使得行列式的值接近於 ，最終造成回歸系數無解或者無意義。 為了解決這個問題，嶺回歸算法的方法是在線性回歸模型的目標函數之上添加一個l 的正則項，進而使得模型的回歸系 ...
2019-05-12 18:02 0 2542 推薦指數：
相關推薦
R語言-嶺回歸及lasso算法
前文我們講到線性回歸建模會有共線性的問題，嶺回歸和lasso算法都能一定程度上消除共線性問題。 嶺回歸 我們可以看到這次模型的收入和支出是正相關了。 lasso算法 ...
用Python實現支持向量機並處理Iris數據集
SVM全稱是Support Vector Machine，即支持向量機，是一種監督式學習算法。它主要應用於分類問題，通過改進代碼也可以用作回歸。所謂支持向量就是距離分隔面最近的向量。支持向量機就是要確保這些支持向量距離超平面盡可能的遠以保證模型具有相當的泛化能力。 當訓練數據線性可分 ...
嶺回歸與Lasso回歸
線性回歸的一般形式 過擬合問題及其解決方法 問題：以下面一張圖片展示過擬合問題 解決方法：(1)：丟棄一些對我們最終預測結果影響不大的特征，具體哪些特征需要丟棄可以通過PCA算法來實現；(2)：使用正則化技術，保留所有特征，但是減少特征前面的參數θ的大小，具體 ...
標准方程法_嶺回歸_LASSO算法_彈性網
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 ...
嶺回歸與LASSO回歸模型
線性回歸模型的短板 嶺回歸模型 λ值的確定--交叉驗證法 嶺回歸模型應⽤ 尋找最佳的Lambda值 基於最佳的Lambda值建模 Lasso回歸模型 LASSO回歸模型的交叉驗證 Lasso回歸模型應用 ...
嶺回歸與Lasso回歸模型
)**(-1) *X’ *y 如何實現嶺回歸： Ridge用於構建嶺回歸模型、Ridg ...
嶺回歸和lasso回歸（轉）
回歸和分類是機器學習算法所要解決的兩個主要問題。分類大家都知道，模型的輸出值是離散值，對應着相應的類別，通常的簡單分類問題模型輸出值是二值的，也就是二分類問題。但是回歸就稍微復雜一些，回歸模型的輸出值是連續的，也就是說，回歸模型更像是一個函數，該函數通過不同的輸入，得到不同的輸出 ...