实验01 波士顿房价预测 实现代码: from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression from sklearn.datasets import load_boston ...
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2021-03-16 13:41:41
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带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果 API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver="auto", norma ...
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2021-02-19 13:28:20
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降低模型的过拟合的好方法就是 正则化 这个模型（即限制它）：模型有越少的自由度，就越难拟合数据。例如，正则化一个多项式模型，一个简单的方法就是减少多项式的阶数。 对于线性模型，正则化的典型实现就是约束模型中参数的权重。这里介绍三种不同约束权重的方法：Ridge回归，Lasso回归和Elastic N ...
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2020-05-16 00:09:41
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Ridge regression 通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。岭回归系数最小化的是带惩罚项的残差平方和，数学形式如下： min∑i=1p‖Xωi y‖2+α‖ω‖2 其中，α = 0是一个控制缩减量（amount of shrinkage）的复杂度参数：α的值越大，缩 ...
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2020-05-07 20:16:44
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机器学习算法的优点和缺点总结 1.正则化算法（Regularization Algorithms） 它是另一种方法（通常是回归方法）的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。 例子： 岭回归（Ridge Regression） 最小绝对收缩与选择算子（LASS ...
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2020-05-04 15:53:05
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岭回归sklearn的API：from sklearn.linear_model import Ridge 通过调节模型中的参数alpha的值来调节正则化的力度，力度越大高次项的系数越小，逐渐趋近于0，但是不会等于0，alpha一般去0-1之间的小数，或者1-10之间的整数，可以通过网格搜索去寻找最 ...
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2020-03-26 23:18:42
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超参数 定义 在拟合模型之前需要定义好的参数 适用 Linear regression: Choosing parameters Ridge/lasso regression: Choosing alpha k Nearest Neighbors: Choosing n_neighbors Para ...
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2020-02-14 13:12:52
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sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_dec ...
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2019-10-31 17:52:59
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网址：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6023000.html 线性回归和交叉验证 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn import ...
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2019-10-25 23:18:26
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描述 Farmer John's cows have discovered that the clover growing along the ridge of the hill (which we can think of as a one-dimensional number line) in ...
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2019-07-23 00:10:44
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