Публикации по теме 'lasso-regression'
Лассо-регрессия: подробное руководство по выбору функций для надежной регрессии
Лассо-регрессия — популярный метод выбора признаков, который широко используется в машинном обучении, статистике и электротехнике. Это тип линейной регрессии, который использует регуляризацию L1 для сведения коэффициентов менее важных функций к нулю. В результате получается разреженная модель, которая включает только наиболее важные функции, что упрощает интерпретацию и повышает эффективность вычислений.
Одним из основных преимуществ регрессии Лассо является ее способность обрабатывать..
Разница между Лассо и Ридж-регрессией
Привет, Асад здесь. В предыдущем блоге мы говорили об основных идеях и математике, лежащих в основе методов регуляризации L1 и L2, если не проверить последний блог здесь
Напомним: лассо и гребень — это два метода регуляризации, используемые в машинном обучении. Что нужно для регуляризации? если наши данные переоснащены (т. е. лучше всего подходят для обучения и наихудшим образом подходят для данных тестирования), низкое смещение и высокая дисперсия. Чтобы уменьшить дисперсию здесь, мы..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..