Python之岭回归
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
- 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 ...
- 【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 ...
- 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, ...
- 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 ...
- [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
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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
- 课程四(Convolutional Neural Networks),第三 周(Object detection) —— 1.Practice questions:Detection algorithms
[解释] tree的两个bounding boxes 都要保留,因为交并比小于0.5:car 0.73保留:pedestrain 0.98保留:motorcycle 0.58保留.一共5个. [解释] ...
- Redis主从同步原理-SYNC【转】
和MySQL主从复制的原因一样,Redis虽然读取写入的速度都特别快,但是也会产生读压力特别大的情况.为了分担读压力,Redis支持主从复制,Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构,下图为级 ...
- TkMyBatis大杂烩
1. 什么是TkMyBatis TkMyBatis是一个MyBatis的通用Mapper工具 2. 引入TkMyBatis到SpringBoot项目 以Gradle为例 compile 'tk.myb ...
- Mysql-8 配置主从复制(基于二进制日志)
目录 1. 实验环境 2. 安装MySQL8 3. 配置主从复制 4. 配置复制用户 5. 数据的同步 6. 配置从节点 7. 测试主从复制 1. 实验环境 System IP Host CentOS ...
- MongoDB——学习
db.baidupic.distinct("source") db.baidupic.find({ "source":{ $nin:[ "百度图片&q ...
- js仿qq分组折叠效果
<!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <m ...
- Tomcat8源码笔记(二)Bootstrap启动
TOMCAT源码调试入口是Bootstrap类的main方法,我的启动参数VM: -Dcatalina.home=E:/Tomcat_Source_Code/apache-tomcat-8.0.53- ...
- OpenCV Mat与UIImage之间的转换
UIImage 转 OpenCV cvMat: - (cv::Mat)cvMatWithImage:(UIImage *)image { CGColorSpaceRef colorSpace = CG ...
- JWT 从入门到精通
什么是JWT Json web token (JWT), 是为了在网络应用环境间传递声明而执行的一种基于JSON的开放标准((RFC 7519).该token被设计为紧凑且安全的,特别适用于分布式站点 ...
- Linux 强制安装 rpm 包
Linux 正常安装 rpm 的命令是: rpm -ivh xxx.rpm 重复安装时需加属性: 软件包重复安装将会失败,若仍需要安装必须加 --replacepkgs 属性 软件包的某个文件已在安装 ...
