用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例
本篇文章主要介绍了用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
吴裕雄 python 机器学习——Lasso回归
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef loa...
线性回归大结局(岭(Ridge)、 Lasso回归原理、公式推导)，你想要的这里都有
本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。线性模型简介所谓线性模型就是通过数据的线性组合来拟合一个数据，比如对于一个数据 \(X\)\[X = (x_1, x_2, x_3, ...,x_n) \tag{1}\]\[Y = f(X) = a_1x_1 + a_2x_2 + ... a_nx...
笔记︱范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程）
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数博客的学习笔记，对一些要点进行摘录。规则化也有其他名称，比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项；还有现在比较多的正则化。————————————————————————————————————————————一、正则化背景监督机器学习问题无非就是“mi...
多元线性回归模型的特征压缩：岭回归和Lasso回归
多元线性回归模型中，如果所有特征一起上，容易造成过拟合使测试数据误差方差过大；因此减少不必要的特征，简化模型是减小方差的一个重要步骤。除了直接对特征筛选，来也可以进行特征压缩，减少某些不重要的特征系数，系数压缩趋近于0就可以认为舍弃该特征。岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归是...
回归算法比较（线性回归，Ridge回归，Lasso回归）
代码实现： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jul 16 09:08:09 2018 @author: zhen """ from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lass...
笔记︱范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归（稀疏与特征工程）
机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数博客的学习笔记，对一些要点进行摘录。规则化也有其他名称，比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项；还有现在比较多的正则化。————————————————————————————————————————————一、正则化背景监督机器学习问题无非就是“m...