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. 前端静态站点在阿里云自建 K8S DevOps 集群上优雅的进行 CI/CD

    目录 网站 域名 K8S DevOps 集群 私有 Gitlab 使用 Docker 编译站点 * Dockerfile * 构建编译 Image * 测试编译 Image * 推送镜像到 Aliyu ...

  2. LeetCode 034 Search for a Range

    题目要求:Search for a Range Given a sorted array of integers, find the starting and ending position of a ...

  3. 冲刺随笔——Day_Eight

    这个作业属于哪个课程 软件工程 (福州大学至诚学院 - 计算机工程系) 这个作业要求在哪里 团队作业第五次--Alpha冲刺 这个作业的目标 团队进行Alpha冲刺 作业正文 正文 其他参考文献 无 ...

  4. 【NOIP2017提高A组模拟9.12】Arrays and Palindrome

    [NOIP2017提高A组模拟9.12]Arrays and Palindrome[SPJ] 题目 Description Input Output Sample Input 1 6 Sample O ...

  5. HTTP系列（一）URI、URL、URN的区别

    ​1.URI.URL.URN关系图 1)URI Uniform Resource Identifier 统一资源标识符 每个web服务器资源都有一个名字,服务器资源名被统称为统一资源标识符:URI就像 ...

  6. moviepy音视频剪辑：headblur函数遇到的TypeError: integer argument expected, got float错误的解决方案

    运行环境如下: python版本:3.7 opencv-python版本:4.2.0.34 numpy版本:1.19.0 错误信息: 在调用moviepy1.03版本的headblur函数执行人脸跟踪 ...

  7. 第八章 Python类中常用的特殊变量和方法

    上章花了近三十章节介绍类的知识,本章估计内容也比较多,讲完这些,其实还有更多.为什么这么多类有关的知识呢,这是因为在Python里面一切皆对象,就连整型.浮点数.字符串这些比较常规的类型都是作为类来实 ...

  8. 转：http协议学习系列(响应头---Response Headers)

    HTTP最常见的响应头如下所示: ·Allow:服务器支持哪些请求方法(如GET.POST等): ·Content-Encoding:文档的编码(Encode)方法.只有在解码之后才可以得到Conte ...

  9. Fiddle常用命令

    常用命令: 1.启动后点击上方工具栏里有个IE图标的Browse按钮(可以选择Chrome或者Firefox),可以打开系统默认的浏览器,同时也可以确认Fiddler能够抓到浏览器的包. 2.左下角黑 ...

  10. bugku never give up

    打开网页,看到?id=1,很容易想到了爆破. 然后bp抓包爆破.(传说中的一秒爆破.) 看到了 1p.html . 直接访问 缓缓打出一个?(这是个锤子o,本来以为这里有flag,但是,这真的是论坛啊 ...