目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-lear...
在OvR(one-versus-rest)策略中,每个类都配有一个二进制高斯过程分类器,该类别被训练为将该类与其余类分开。 在“one_vs_one” 中,对于每对类拟合一个二进制高斯过程分类器,这被训练为分离这两个类。 这些二进制预测因子的预测被组合成多类预测。更多详细信息,请参阅多类别分类。 在高斯过程分类的情况下,”...
且往往从高斯过程讲起，我比较不以为然：高斯过程回归（GPR）， 终究是个离散的事情，用连续的高斯过程...
该梯度被用来在 高斯过程中(不论是回归型还是分类型的)计算LML(对数边缘似然)函数 的梯度,进而被用来通过梯度下降的方法极大化LML(对数边缘似然)函数 从而确定 的值。对于每个超参数,当对内核的实例 进行赋值时,初始值和边界值需要被指定。通过内核对象属性theta, 的当前值可以被获取或者设置。更重要的是, 超参的...
《Scikit-learn机器学习详解（下）》是2021年化学工业出版社出版的图书。 内容简介 本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策...
高斯过程。分为分类和回归两个实现。 impute 缺失值处理,例如使用KNN算法去填充缺失值。 inspection 检查模型的工具 linear_model 线性模型包,包含线性回归、逻辑回归、LASSO、Ridge、感知机等等,内容非常多,是sklearn中的重点包 manifold 实现数据嵌入技术的工具包,包括LLE、Iosmap、TSNE等等 metrics 集合了所有的度量...
在监督学习部分,Scikit-learn 提供了广义线性模型、支持向量机、最近邻算法、高斯过程、朴素贝叶斯、决策树和集成方法等算法教程,同时还介绍了特征选择、随即梯度下降算法、线性与二次判别分析等在监督学习中非常重要的概念。 除了监督学习,半监督学习中的标签传播算法和无监督学习中的聚类与降维算法都有非常多的教程。
1.2. Linear and Quadratic Discriminant Analysis 线性/二次判别分析 1.3. Kernel ridge regression 核岭回归 1.4. Support Vector Machines 支持向量机 1.5. Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降SGD 1.6. Nearest Neighbors 最近邻 1.7. Gaussian Processes 高斯过程/正态随机过程 ...
在监督学习部分,Scikit-learn 提供了广义线性模型、支持向量机、最近邻算法、高斯过程、朴素贝叶斯、决策树和集成方法等算法教程,同时还介绍了特征选择、随即梯度下降算法、线性与二次判别分析等在监督学习中非常重要的概念。 除了监督学习,半监督学习中的标签传播算法和无监督学习中的聚类与降维算法都有非常多的教程。此...
在监督学习部分,Scikit-learn 提供了广义线性模型、支持向量机、最近邻算法、高斯过程、朴素贝叶斯、决策树和集成方法等算法教程,同时还介绍了特征选择、随即梯度下降算法、线性与二次判别分析等在监督学习中非常重要的概念。 除了监督学习,半监督学习中的标签传播算法和无监督学习中的聚类与降维算法都有非常多的教程。此...