弹性网回归是lasso回归和岭回归的结合，其代价函数为： 若令，则 由此可知，弹性网的惩罚系数恰好为岭回归罚函数和Lasso罚函数的一个凸线性组合．当α=0时，弹性网回归即为岭回归；当 α=1时，弹性网回归即为Lasso回归．因此，弹性网回归兼有Lasso回归和岭回归的优点，既能达到变量选择的目的， ...
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2020-04-30 15:52:59
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随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。 要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的 ...
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2020-04-30 11:36:53
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Airbnb 早在 2016 年就上了 React Native 大船，是很具代表性的先驱布道者，从全面拥抱 React Native 到回归 Native，在这期间发生了什么？ ...
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2020-04-30 10:00:50
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 逻辑回归是用正则化来防止过拟合的， 正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限 from sklearn.datasets im ...
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2020-04-29 21:58:51
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 答（1）： 1. 增加样本量，这是万能的方法，适用任何模型。 2. 如果数据稀疏，使用L1正则，其他情况，用L2要好，可自己尝试。 3. 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型复杂度。 4. 如果还过拟合 ...
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2020-04-29 21:48:31
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 过拟合就是参数调的太符合样本，所以解决的方法就有两方面 1.样本。 原本样本只有A，导致参数符合A，现在增加样本种类和大小，这样参数调整出来就符合更多的A。 2.参数。 让参数调整的没那么好。这就衍生出正则化、dr ...
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2020-04-29 21:38:00
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摘要 1. Logistic回归分类 2. 梯度下降法 3. 代码实现与解释 Logistic回归 逻辑斯特回归（logistic regression）是一种非常经典的分类方法。其用到的分类函数一般为Sigmoid函数，其函数形式为： 其图形表示如下： 从图中我们可以看到，当z=0时，函数值为0. ...
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2020-04-29 18:40:46
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 什么是过拟合？关于这个百度了一下，知乎上有一些很有趣的回答（https://www.zhihu.com/question/32246256） 就像是我们高三在刷题的过程中，你刷遍了所有的题，但考试的时候改了点数字你 ...
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2020-04-29 18:32:23
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 答：防止过拟合： 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型复杂度；检查业务逻辑，判断特征有效性，是否在用结果预测结果等； 如果还过拟合，那就看看是否使用了过度复杂的特征构造工程，比如，某两个特征相乘/除/加 ...
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2020-04-29 18:27:25
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[机器学习实战 Logistic回归]使用Logistic回归预测各种实例 [toc] "本实验代码已经传到gitee上，请点击查收！" "Logistic_Examples" 一、实验目的 1. 学习Logistic回归的基本思想。 2. Sigmoid函数和Logistic回归分类器。 3. 学 ...
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2020-04-29 18:10:36
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