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  1. sklearn0.19中文文档

  2. sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：hardpen2013

  1. 线性回归（最小二乘法和梯度下降法实现）

  2. 这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现，其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-15
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_43116030

  1. scikit-learn-0.21.3-中文文档.pdf

  2. scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：40mb
    • 提供者：h394266861

  1. python实现最小二乘法线性拟合

  2. 主要为大家详细介绍了python实现最小二乘法线性拟合，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：weixin_38734008

  1. 机器学习 回归篇（1）——多元线性回归

  2. 机器学习 回归篇（1）——多元线性回归摘要线性回归简介python实现运行结果及可视化 摘要 本文介绍了最基础的回归问题——多元线性回归，并通过python进行实现及可视化展示运行结果。 线性回归简介 线性回归问题的重点在于如何求解回归函数的截距和系数。 1、构建代价函数（也叫损失函数）：平均平方误差。 2、通过最小二乘法或其他优化算法进行求解，因为线性回归的代价函数为凸函数，所以一般的经典优化算法用于求解都是适用的，如梯度下降法、单纯形法等等。 python实现 CyrusLinearRegr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：62kb
    • 提供者：weixin_38691703

  1. python实现最小二乘法线性拟合

  2. 本文python代码实现的是最小二乘法线性拟合，并且包含自己造的轮子与别人造的轮子的结果比较。 问题：对直线附近的带有噪声的数据进行线性拟合，最终求出w,b的估计值。 最小二乘法基本思想是使得样本方差最小。 代码中self_func()函数为自定义拟合函数，skl_func()为调用scikit-learn中线性模块的函数。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：weixin_38662089