实现:
# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge __author__ = 'zhen' X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)
# 岭回归
ridge_reg = Ridge(alpha=1, solver='sag')
ridge_reg.fit(X, y)
print("="*50)
print(ridge_reg.predict(1.5))
print(ridge_reg.intercept_)
print(ridge_reg.coef_)
print("="*50)
结果:
 

Python之岭回归的更多相关文章

  1. 吴裕雄 python 机器学习——岭回归

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model from s ...

  2. 【机器学习】正则化的线性回归 —— 岭回归与Lasso回归

    注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基本原理有一个透彻.直观的理解.直到最近再次接触到这个概念 ...

  3. 机器学习-正则化(岭回归、lasso)和前向逐步回归

    机器学习-正则化(岭回归.lasso)和前向逐步回归 本文代码均来自于<机器学习实战> 这三种要处理的是同样的问题,也就是数据的特征数量大于样本数量的情况.这个时候会出现矩阵不可逆的情况, ...

  4. 机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归

    机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归 注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基 ...

  5. [占位-未完成]scikit-learn一般实例之十:核岭回归和SVR的比较

    [占位-未完成]scikit-learn一般实例之十:核岭回归和SVR的比较

  6. 多重共线性的解决方法之——岭回归与LASSO

          多元线性回归模型 的最小二乘估计结果为 如果存在较强的共线性,即 中各列向量之间存在较强的相关性,会导致的从而引起对角线上的 值很大 并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大.即参数估 ...

  7. Ridge Regression(岭回归)

    Ridge Regression岭回归 数值计算方法的"稳定性"是指在计算过程中舍入误差是可以控制的. 对于有些矩阵,矩阵中某个元素的一个很小的变动,会引起最后计算结果误差很大,这 ...

  8. Sklearn库例子3:分类——岭回归分类(Ridge Regression )例子

    为了解决数据的特征比样本点还多的情况,统计学家引入了岭回归. 岭回归通过施加一个惩罚系数的大小解决了一些普通最小二乘的问题.回归系数最大限度地减少了一个惩罚的误差平方和. 这里是一个复杂的参数,用来控 ...

  9. R语言统计分析技术研究——岭回归技术的原理和应用

    岭回归技术的原理和应用 作者马文敏 岭回归分析是一种专用于共线性分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息,降低精度为代价获得回归系数更为符合 ...

随机推荐

  1. SqlServer 更改数据库名称

    1.首先选中需要更改数据库右击属性找到文件, 此处可直接修改数据库逻辑名称 2.选中数据库右击选择重命名修改数据库名称. 3.将数据库进行分离,找到数据库文件mdf与ldf文件,直接更改文件名称 4. ...

  2. html2canvas的踩坑之路

    html2canvas的踩坑之路 前言 早有耳闻这个html2canvas比较坑,但无奈于产品需求的压迫,必须实现html转图片的功能,自此走上了填坑之路,好在最后的效果还算令人满意,这才没有误了产品 ...

  3. [HAOI2017] 新型城市化

    给出的图中恰包含2个团,则图的补图为一个二分图,其最大独立集为原图的最大团. 我们知道,二分图的最大独立集=V-最小顶点覆盖,最小顶点覆盖=最大匹配. 问题转化为:计算删去后最大匹配减小的边集. 所以 ...

  4. C# signtool error:no certificates were found that met all the given criteria 错误解决方案

    程序运行时报错:signtool error:no certificates were found that met all the given criteria (汉译:符号工具错误:没有找到符合所 ...

  5. Tomcat使用IDEA远程Debug调试

    Tomcat运行环境:CentOS6.5.Tomcat7.0.IDEA 远程Tomcat设置 1.在tomcat/bin下的catalina.sh上边添加下边的一段设置 CATALINA_OPTS=& ...

  6. Linux学习笔记之四————Linux常用命令之文件管理

    Linux命令——文件管理相关命令 <1>查看文件信息:ls ls是英文单词list的简写,其功能为列出目录的内容,是用户最常用的命令之一,它类似于DOS下的dir命令. Linux文件或 ...

  7. GO入门——7. 并发

    1 并发 1.1 goroutine Goroutine 奉行通过通信来共享内存,而不是共享内存来通信 goroutine 只是由官方实现的超级"线程池"而已. 每个实例 4-5K ...

  8. Java对日期Date类进行日期加减运算,年份加减,月份加减

    package com.cy; import java.security.InvalidParameterException; import java.text.ParseException; imp ...

  9. sip (db33)信令交互-视频点播与回播

    请求视频流: INVITE sip:@ SIP/2.0 Via: SIP/;rport;branch=z9hG4bK178329191 From: <sip:@>;tag= To: < ...

  10. netty源码解解析(4.0)-3 Channel的抽象实现

    AbstractChannel和AbstractUnsafe抽象类 io.netty.channel.AbstractChannel 从本章开始,会有大量的篇幅涉及到代码分析.为了能够清晰简洁的地说明 ...