Week5 Lasso Regression

時間 2021-01-13

標籤機器學習 Ridge Regression Feature select 简体版

原文原文鏈接

1.Feature selection 1)All subsets w^=(w1,w2...wD) 每一個特徵都有可能包含或者不包含共有 2D 種情況，即窮舉所有可能的model 2)Greedy algorithms Forward stepwise algorithm 從0特徵開始，每次增加一個特徵（保留之前的結果）第一次D選1 第二次剩餘的(D−1)中選1

>>阅读原文<<

1. 再談Lasso迴歸 | elastic net | Ridge Regression
2. [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Lasso Regression
3. 原創：logistic regression實戰（一）：SGD Without lasso
4. LASSO
5. Week5
6. 48-LASSO
7. Group Lasso
8. 線性迴歸——lasso迴歸和嶺迴歸（ridge regression）
9. 線性迴歸、lasso迴歸和嶺迴歸（ridge regression）
10. 機器學習方法---稀疏與正則約束ridge regression，Lasso
更多相關文章...

相關標籤/搜索

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. 在windows下的虛擬機中,安裝華爲電腦的deepin操作系統
2. 強烈推薦款下載不限速解析神器
3. 【區塊鏈技術】孫宇晨：區塊鏈技術帶來金融服務的信任變革
4. 搜索引起的鏈接分析-計算網頁的重要性
5. TiDB x 微衆銀行 | 耗時降低 58%，分佈式架構助力實現普惠金融
6. 《數字孿生體技術白皮書》重磅發佈（附完整版下載）
7. 雙十一「避坑」指南：區塊鏈電子合同爲電商交易保駕護航！
8. 區塊鏈產業，怎樣「鏈」住未來？
9. OpenglRipper使用教程
10. springcloud請求一次好用一次不好用zuul Name or service not known

本站公眾號

歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息

1. 再談Lasso迴歸 | elastic net | Ridge Regression
2. [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Lasso Regression
3. 原創：logistic regression實戰（一）：SGD Without lasso
4. LASSO
5. Week5
6. 48-LASSO
7. Group Lasso
8. 線性迴歸——lasso迴歸和嶺迴歸（ridge regression）
9. 線性迴歸、lasso迴歸和嶺迴歸（ridge regression）
10. 機器學習方法---稀疏與正則約束ridge regression，Lasso

>>更多相關文章<<