参数: fit_intercept : 布尔值 是否计算此模型的截距。 如果设置为false，则计算中不会使用截距（例如，如果数据已居中）。 verbose : 布尔值或整数可选 设置详细度 max_iter：整数，可选 要执行的最大迭代次数。 normalize：布尔值，可选，默认为True 当f ...
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2019-10-01 20:50:26
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GridSearchCV 简介： GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法 ...
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2018-07-06 01:47:23
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一、GridSearchCV介绍： 自动调参，适合小数据集。数据量大可以使用快速调优的方法 坐标下降【贪心，拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优，但可能获得的是全局最优】。 二、参数使用 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, ...
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2018-06-16 13:21:24
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在支持向量机模型的求解中，我们用到了SMO算法来求解向量α。那么什么是SMO算法？在讲SMO算法之前。我们须要先了解下面坐标上升法。 1、坐标上升法 如果有优化问题： W是α向量的函数。利用坐标上升法（当然，求目标函数的最小时即为坐标下降法）求解问题最优的步骤例如以下： 算法的思想为：每次仅仅考虑一 ...
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2017-07-24 09:58:08
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由于本人英文较烂，边翻译用户手册边学习。用户手册IK ComponentsFinal IK 包含许多强大高速的IK组件AimAimIK solver是一个对CCD算法(cyclic coordinate decent循环坐标下降算法)的修正，通过旋转骨骼的层次结构，确定瞄准目标后子骨骼的Transf...
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2014-07-02 19:34:05
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在机器学习中，模型的训练是一个很重要的过程，它通常是对一个目标函数进行优化，从而获取模型的参数，比较常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法与拟牛顿法等。但在大数据的背景下，尤其对于并行实现来说，优化算法通常是越简单越好，如坐标下降法（CD）和随机梯度下降法（SCG）就比较受欢迎。本文是阅读完论文 Distributed Coordinate Descent Method for Learning with Big Data 的一则笔记，主要介绍算法 Hydra （一种分布式坐标下降法）的算法框架、收敛性理论、...
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2014-06-29 07:38:26
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