1.2 用Scikit做线性回归 Linear regression with Scikit-learn 2.1 线性回归中的正则化 Regularization in linear regression 2.2 岭回归 Ridge regression 3.1 L1范数回归 LASSO regression 4.1 Bayesian Regression 4.2 超参数 Hyperparameter p
采用了贝叶斯,假设了高斯分布,也就等价于Ridge Regression。 如果假设是拉普拉斯分布,就等价于LASSO。 Train: >>>fromsklearnimportlinear_model>>> X = [[0., 0.], [1., 1.], [2., 2.], [3., 3.]]>>> Y = [0., 1., 2., 3.]>>> reg =linear_model.BayesianRidge()>>>reg.fit(X,...
ARDRegression和BayesianRidge很像,唯一的区别在于对回归系数\(\theta\)的先验分布假设。BayesianRidge假设\(\theta\)的先验分布规律为球形正态分布,而ARDRegression丢掉了BayesianRidge中的球形高斯的假设,采用与坐标轴平行的椭圆形高斯分布。这样对应的超参数\(\lambda\)有n个维度,各不相同。而上面的BayesianRidge中球...
ARDRegression和BayesianRidge很像,唯一的区别在于对回归系数θθ的先验分布假设。BayesianRidge假设θθ的先验分布规律为球形正态分布,而ARDRegression丢掉了BayesianRidge中的球形高斯的假设,采用与坐标轴平行的椭圆形高斯分布。这样对应的超参数λλ有n个维度,各不相同。而上面的BayesianRidge中球形分布的θθ对应的λλ...
内含Scikit-learn的主要数据模型包括分类,回归,超参调优,评估方法。这真的是一个很优雅的框架。在使用Tensorflow和Pytorch的人都知道,sklearn的东西是可以直接拿来辅助使用的。 他们更多是一种统计模型,因为…
在线性模型部分,我们曾经见过在变量间可能存在相关性时,如何用贝叶斯岭回归(Bayesian Ridge Regression)表示先验概率分布(prior)信息。 正态分布过程关心的是方程而不是均值。但是,如果我们假设一个正态分布的均值为0,那么我们需要确定协方差。 这样处理就与线性回归问题中先验概率分布可以用相关系数表示的情况类似。用...
【Scikit-Learn 中文文档】决策树 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN 1.10. 决策树 Decision Trees (DTs) 是一种用来 classification 和 regression 的无参监督学习方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。 例如,在下面的图片中,决策树通过if-then-else的决策规则来...
7.1 BayesianRidge 7.2 ARDRegression 备注 1. 自己的学习进展 Reference scikit-learn 线性回归算法库小结 机器学习之线性回归 Linear Regression(三)scikit-learn算法库 Abstract 对scikit-learn中线性回归算法进行总结,分析各自的不同和使用场景。 前言 线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系,求出...
DOC fix notation in Bayesian regression such that alpha refer to noise precision (#28277) 1 parent 01965db commit 3d0363e File tree doc/modules linear_model.rst 1 file changed +1 -1lines changed doc/modules/linear_model.rst +1-1 Original file line numberDiff line numberDiff line ch...
1.1.9 贝叶斯回归(Bayesian Regression) 可以再估计过程包含正则化参数,参数可以手动设置,用于估计概率回归问题 优点: 适用于手边数据 可用于在估计过程中包含正规化参数 缺点: 耗时 Bayesian Ridge Regression:BayesianRidge用于估计回归问题的概率模型 用法:clf = linear_model.BayesianRidge() By default ARD(Automatic...