JavaShuo
欄目
標籤
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(19)--Ridge Regression
時間 2020-12-30
標籤
機器學習實戰學習心得
機器學習
線性代數
简体版
原文
原文鏈接
如何避免迴歸方程overfit,有很多種方法,但比較常見而且容易實施的方法就是約束迴歸方程參數的取值範圍.Ridge Regression, Lasso Regression, and Elastic Net就是三種約束每個feature佔比的方法.(這裏說的佔比指的是y=0.1*x1+2*x2,這個方程中明顯看到feature x2佔比大(前面的係數大)). 1. Ridge Regressio
>>阅读原文<<
相關文章
1.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(15)--Receiver Operator Characteristic
2.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(23)--邏輯迴歸 Logistic Regression
3.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(1)--初識機器學習
4.
《機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)》第六章內容學習心得
5.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(18)--Polynomial Regression 多項式迴歸和學習曲線
6.
《機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)》第五章內容學習心得
7.
《機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)》第四章內容的學習心得
8.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(7)--數據的篩選
9.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(17)--梯度下降法
10.
《機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)》第三章內容的學習心得
更多相關文章...
•
您已經學習了 XML Schema,下一步學習什麼呢?
-
XML Schema 教程
•
我們已經學習了 SQL,下一步學習什麼呢?
-
SQL 教程
•
適用於PHP初學者的學習線路和建議
•
Kotlin學習(二)基本類型
相關標籤/搜索
學習心得
機器學習
機器學習PAI實戰
機器學習實戰
機器學習實戰-python3
Scrapy學習心得
圖機器學習
java機器學習
Python機器學習
機器學習4
紅包項目實戰
瀏覽器信息
XLink 和 XPointer 教程
學習路線
初學者
註冊中心
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
NLP《詞彙表示方法(六)ELMO》
2.
必看!RDS 數據庫入門一本通(附網盤鏈接)
3.
阿里雲1C2G虛擬機【99/年】羊毛黨集合啦!
4.
10秒鐘的Cat 6A網線認證儀_DSX2-5000 CH
5.
074《從零開始學Python網絡爬蟲》小記
6.
實例12--會動的地圖
7.
聽薦 | 「談笑風聲」,一次投資圈的嘗試
8.
阿里技術官手寫800多頁PDF總結《精通Java Web整合開發》
9.
設計模式之☞狀態模式實戰
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(15)--Receiver Operator Characteristic
2.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(23)--邏輯迴歸 Logistic Regression
3.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(1)--初識機器學習
4.
《機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)》第六章內容學習心得
5.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(18)--Polynomial Regression 多項式迴歸和學習曲線
6.
《機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)》第五章內容學習心得
7.
《機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)》第四章內容的學習心得
8.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(7)--數據的篩選
9.
機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(17)--梯度下降法
10.
《機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)》第三章內容的學習心得
>>更多相關文章<<