常用于大规模稀疏机器学习问题上

1.优点：

高效

简单

2.可以选择损失函数

  • loss=”hinge”: (soft-margin)线性SVM.
  • loss=”modified_huber”: 带平滑的hinge loss.
  • loss=”log”: logistic回归

3.通过penalty参数，可以设置对应的惩罚项。SGD支持下面的罚项：

  • penalty=”l2”: 对coef_的L2范数罚项
  • penalty=”l1”: 对coef_的L1范数罚项
  • penalty=”elasticnet”: L2和L1的convex组合; (1 - l1_ratio) * L2 + l1_ratio * L1

详见：http://d0evi1.com/sklearn/sgd/

sklearn中的SGDClassifier的更多相关文章

  1. sklearn中的Pipeline

    在将sklearn中的模型持久化时,使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型. 例如,首先对数据进行了PCA ...

  2. Sklearn中的回归和分类算法

    一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完 ...

  3. 第十三次作业——回归模型与房价预测&第十一次作业——sklearn中朴素贝叶斯模型及其应用&第七次作业——numpy统计分布显示

    第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模 ...

  4. sklearn中的模型评估-构建评估函数

    1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scor ...

  5. sklearn中随机森林的参数

    一:sklearn中决策树的参数: 1,criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益),来 ...

  6. sklearn中SVM调参说明

    写在前面 之前只停留在理论上,没有实际沉下心去调参,实际去做了后,发现调参是个大工程(玄学).于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验.方便以后查询和回忆. 常用核函数 1.li ...

  7. sklearn中的metrics模块中的Classification metrics

    metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块,提供了各种评估度量,现在自己整理如下: 一.通用的用法:Common cases: predefined values 1.1 sklearn官 ...

  8. sklearn 中的交叉验证

    sklearn中的交叉验证(Cross-Validation) sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库,用过的都说好.今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的 ...

  9. sklearn中决策树算法DesiciontTreeClassifier()调用以及sklearn自带的数据包sklearn.datasets.load_iris()的应用

    决策树方法的简单调用记录一下 clf=tree.DecisionTreeClassifier() dataMat=[];labelMat=[] dataPath='D:/machinelearning ...

随机推荐

  1. 通过自定义拦截器优雅的导出Excel并标红的重复数据

    平时我们导入导出Excel的时候如果用poi导出,会发现光设置格式都要很多代码,看起来非常的不优雅.后来业务中遇到了需要导入非常巨大的Excel的需求.如果继续用poi的方式,因为poi把所有exce ...

  2. Guava中EventBus分析

    EventBus 1. 什么是EventBus 总线(Bus)一般指计算机各种功能部件之间传送信息的公共通信干线,而EventBus则是事件源(publisher)向订阅方(subscriber)发送 ...

  3. moviepy音视频开发：音频拼接函数concatenate_audioclips介绍

    ☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ concatenate_audioclips函数用于将多个音频剪辑进行拼接合成一个顺序播放的剪辑. 调用语法: concatenate_audioclips( ...

  4. 区块链学习1：Merkle树（默克尔树）和Merkle根

    ☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.简介 默克尔树(Merkle tree,MT)又翻译为梅克尔树,是一种哈希二叉树,树的根就是Merkle根. 关于Merkle树老猿推荐大家阅读<M ...

  5. Python妙用re.sub分析正则表达式匹配过程

    声明:本文所使用方法为老猿自行研究并编码,相关代码版权为老猿所有,禁止转载文章,代码禁止用于商业用途! 在<第11.23节 Python 中re模块的搜索替换功能:sub及subn函数>介 ...

  6. 最简 Spring AOP 源码分析！

    前言 最近在研究 Spring 源码,Spring 最核心的功能就是 IOC 容器和 AOP.本文定位是以最简的方式,分析 Spring AOP 源码. 基本概念 上面的思维导图能够概括了 Sprin ...

  7. 【科技】位运算（bitset）优化最长公共子序列算法

    最长公共子序列(LCS)问题 你有两个字符串 \(A,B\),字符集为 \(\Sigma\),求 \(A, B\) 的最长公共子序列. 简单动态规划 首先有一个广为人知的 dp:\(f_{i,j}\) ...

  8. TMOOC 1969 开锁

    update on 2020.2.28 时隔近日重新想这道题,其实复杂度正确的解法是 可持久化 01 Trie. 考虑对于每一个 \(a[i]\),考虑能将它作为最大值的最大包容区间 \([l, r] ...

  9. spark中map和mapPartitions算子的区别

    区别: 1.map是对rdd中每一个元素进行操作 2.mapPartitions是对rdd中每个partition的迭代器进行操作 mapPartitions优点: 1.若是普通map,比如一个par ...

  10. STL——容器（Set & multiset）的删除 erase

    set.clear();             //清除所有元素 set.erase(pos);     //删除pos迭代器所指的元素,返回下一个元素的迭代器. set.erase(beg,end ...