ML之4PolyR：利用四次多项式回归4PolyR模型+两种正则化(Lasso/Ridge)在披萨数据集上拟合(train)、价格回归预测(test) / 开普饭

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21602 正则化(regularization) 正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径.该算法 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22721 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)在给定的模型上执行正则化和变量 ...

Lasso回归复杂度调整的程度由参数lambda来控制,lambda越大模型复杂度的惩罚力度越大,从而获得一个较少变量的模型.Lasso回归和bridge回归都是Elastic Net广义线性模型的特 ...

本文结合几篇博文总结下来的,附上其中一篇原博文链接以供参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_168effc7e0102xjr1.html 1.先进入caffe文件目录,( ...

在多元线性回归中,多个变量之间可能存在多重共线性,所谓多重,就是一个变量与多个变量之间都存在线性相关.首先来看下多重共线性对回归模型的影响,假设一下回归模型 y = 2 * x1 + 3 * x2 + ...

概要在 sklearn 包中,OneHotEncoder 函数非常实用,它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值.本篇详细讲解该函数的用法,也可以参考官网 sklearn.prepr ...

ML之LiR&2PolyR&4PolyR:使用线性回归LiR.二次多项式回归2PolyR.四次多项式回归4PolyR模型在披萨数据集上拟合(train).价格回归预测(test) 输出 ...

ML之LiR&2PolyR:使用线性回归LiR.二次多项式回归2PolyR模型在披萨数据集上拟合(train).价格回归预测(test) 输出结果设计思路核心代码 poly2 = Poly ...

ML之LiR:使用线性回归LiR回归模型在披萨数据集上拟合(train).价格回归预测(test) 输出结果设计思路核心代码 r= LinearRegression() r.fit(X_train ...

ML之RF&DT:利用RF(RFR).DT(DTR)两种算法实现对boston(波士顿房价)数据集进行训练并预测输出结果 1.两种算法的预测结果 2.回归树的可视化实现代码 boston_ ...

ML之SVM:利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能输出结果设计思路核心代码 estimator = PCA(n_components=20) ...

<楷书行书> 书法作品欣赏成语楷书行书对应讲解:

导读绿植盆栽是家居生活的必备点缀物,家里养些花花草草,好处多多,既能美化居室,又能愉悦心情.<花声盆栽日记·第1500期>带你认识两种值得入手的兰花. 兰花是中国传统名花,其花色质朴,香 ...

ML之分类预测之ElasticNet:利用ElasticNet回归对二分类数据集构建二分类器(DIY交叉验证+分类的两种度量PK) 输出结果设计思路核心代码 #(4)交叉验证 for ixval ...

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