3.2.不同回归带正则项对比_demo

最新推荐文章于 2025-08-21 16:10:26 发布
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博客主要围绕不同回归带正则项展开对比。回归分析在信息技术领域常用于数据建模和预测，正则项可防止过拟合。通过对比不同回归带正则项的情况，能为相关数据处理和模型构建提供参考。

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AI人工智能领域回归：重塑科技竞争优势的新方法
AI天才研究院
05-19 1352
当前全球AI产业面临三重挑战：基础理论突破放缓（近五年Neuron级创新同比下降63%）、技术落地转化率不足12%、伦理风险事件年均增长217%。技术层回归：从模型参数竞赛回归基础算法创新工程层回归：从Demo演示回归工业化交付能力建设价值层回归：从概念炒作回归真实场景价值创造生态层回归：从无序扩张回归可持续发展体系构建研究范围覆盖AI基础理论、工程化技术栈、行业应用方法论、伦理治理框架四大领域，适用于科技企业技术战略制定、政府产业政策设计、科研机构研究方向规划。
回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）
gumpeng的博客
04-19 3万+
最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。 网上相关资料很多，主要是针对Andrew Ng的在线课程写的笔记， 但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了总结和梳理。 1、线性回归     在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称
带正则项的线性回归Regression （linear regression with regulation）
whiteinblue的专栏
03-04 3934
问题描述： 一直7个样本点（x，y）；散点图如下；现采用函数拟合已找到一个函数f(x);使其跟好的估计真实的x和y的函数关系。 从直观分析可以得出，因变量x和果变量y不成线性关系，故采用非线性函数来h(x)来拟合；有图像观察和经验，现在用最高次为5次（4次或者其他次幂也可以）的多项式作为拟合函数h(x)的结构框架。 非线性回归的线性化： 由上述拟合函数可以看出，我们有x0，x1
机器学习中正则化项L1和L2的直观理解
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小平子的专栏
03-02 43万+
正则化（Regularization） 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1\ell_1-norm和ℓ2ℓ2\ell_2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做...
机器学习中正则项的理解（或对L1正则项和L2正则项的直观理解）
weixin_42738495的博客
08-03 3316
众所周知，机器学习中在求出优化方程时，都会加上L1正则项或L2正则项亦或是两者都加上，但是，你知道为什么要加上吗？也就是正则项具体作用是什么？你了解吗？来，我们一起了解一下正则项的作用。 这里不得不引用一下这篇博客机器学习中正则化项L1和L2的直观理解。文章讲的很细，大赞！ 最后在加上我查到的资料； 正则项 在优化目标函数时，除了正常的损失函数外，为了防止过拟合，我们通常加入一些正则项。有上面的分...
深入人脸识别：shape_predictor_68_face_landmarks.dat库实践指南
最新发布
weixin_42509513的博客
08-21 1084
人脸识别技术作为当下科技领域中的一个热点，它通过计算机视觉和机器学习算法，实现对人脸图像或视频流中的人脸进行识别和分类。人脸识别的应用涵盖了从智能门禁、安全监控，到社交媒体的互动娱乐等众多场景。本章将带您从技术层面深入了解人脸识别的基础概念及其在不同领域中的应用实例，为深入探索该技术领域奠定基础。Dlib库具有以下基本功能：机器学习算法：支持各种分类器，如决策树、支持向量机等。图像处理：包含了诸多图像处理算法，如图像特征提取、图像增强等。数据结构。
Python_机器学习_算法_第2章_2. 线性回归
无
03-10 625
- 掌握线性回归的实现过程 - 应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测 - 知道回归算法的评估标准及其公式 - 知道过拟合与欠拟合的原因以及解决方法 - 知道岭回归的原理及与线性回归的不同之处 - 应用Ridge实现回归预测 - 应用joblib实现模型的保存与加载
机器学习【线性回归算法2】
weixin_43923463的博客
08-04 1122
过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)那么是什么原因导致模型复杂？线性回归进行训练学习的时候变成模型会变得复杂，这里就对应前面再说的线性回归的两种关系，非线性关系的数据，也就是存在很多无用的特征或者现实中的事物特征跟目标值的关系并不是简单的线性关系。....
9.大模型开发demo——中文文本生成模型实践
初始阶段。长文本博客做模型上下文。新书《千界明彻录》（故事形式构建元思维）——胡说小说。更多思辨内容在公众号。
03-10 1662
在当今自然语言处理领域，文本生成模型已经广泛应用于对话系统、文章撰写、内容创作等场景。本文将以从零开始开发一个中文文本生成模型为例，详细讲解如何构建数据预处理流程、设计词汇表、构造 Transformer 模型、训练模型以及实现文本生成。整个案例使用简化的中文数据，仅作教学演示，但同时也介绍了实际开发中可扩展的方向。
线性回归学习
ZgaoYi的博客
08-18 809
线性回归学习
机器学习正则化线性模型和模型保存
赵广陆
09-27 1136
目录 1 正则化线性模型 1.1 岭回归 1.2 Lasso 回归 1.3 弹性网络 1.4 Early Stopping 1.5 小结 2 线性回归的改进-岭回归 2.1 API 2.2 正则化程度变化 2.3 波士顿房价预测 2.4 小结 3 模型的保存和加载 3.1 sklearn模型的保存和加载API 3.2 线性回归的模型保存加载案例 3.3 tips 3.4 小结
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[如何在你的笔记本上搭建View_Demo环境-之Workstation篇](https://www.profesionalreview.com/wp-content/uploads/2021/07/Portatil-con-8GB-de-RAM.jpg) # 摘要 随着信息技术的快速发展，应用程序、操作系统及硬件...
机器学习sklearn
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06-14 1158
1.机器学习概述 1.1人工智能概述 1.1.1机器学习与人工智能、深度学习的关系 机器学习是人工智能的实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 1.1.2 机器学习深度学习的应用场景 传统预测 图像识别 自然语言处理 1.2什么是机器学习 1.2.1 定义 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测 1.2.2 数据集的构成 特征值+目标值（比如说房屋的特征是特征值，房屋的价格是目标值） 对于每一行数据可以称为样本，有些数据集可以没有目标值 1.3 机器学习算
机器学习项目常用代码-导入包-忽略警告-数据分析-数据清洗-特征工程-模型选择-可视化
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文章目录1.导入工具包2.导入训练包2.1忽略警告2.2 不采用科学计数法2.3 设置字体3.读取文件3.1 常用读取文件3.2 读取index和label之间的映射关系4.数据分析与处理4.1 查看数据4.2 分段，分类4.3 时间特征处理5.异常值，缺失值，删除数据5.1 replace5.2 drop5.3 fillna6.特征工程6.1 离散连续处理6.2 相关性，正交矩阵6.3 标准化，归一化7.数据划分8.模型选择8.1 线性回归8.2 随机森林8.3 GBDT8.4 SVM8.5 KNN9.模
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# 1.导包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighb
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