Scikit-learn之利用随机梯度（SGD）下降作回归

最新推荐文章于 2024-12-19 17:55:08 发布
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本文介绍了如何运用Python的Scikit-learn库，通过随机梯度下降（SGD）方法进行回归建模。内容涵盖了SGD的基本原理，以及在实际数据集上设置和训练模型的步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

from sklearn.datasets import make_regression
import numpy as np

X, y = make_regression(int(1e6))  #1,000,000 rows
X.shape
# y.shape

print ("{:,}".
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实现简单线性回归中的SGD：从理论到代码
AI天才研究院
06-16 729
实现简单线性回归中的SGD：从理论到代码 1. 背景介绍 1.1 线性回归概述 线性回归是机器学习和统计学中最基础和广泛应用的算法之一。它旨在建立自变量和因变量之间的线性关系,通过拟合一条直线来最小化预测值和实际值之间的误差。线性回归
python sklearn逻辑回归 sgd和lr_sklearn逻辑回归
weixin_30198949的博客
02-03 810
sklearn逻辑回归logistics回归名字虽然叫回归，但实际是用回归方法解决分类的问题，其形式简洁明了，训练的模型参数还有实际的解释意义，因此在机器学习中非常常见。理论部分设数据集有n个独立的特征x，与线性回归的思路一样，先得出一个回归多项式:\[y(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+…+w_nx_n\]但这个函数的值域是\([-\infty,+\infty]\)，如果使用符号函...
Scikit-learn——LogisticRegression与SGDClassifier
weixin_37296975的博客
06-30 290
https://blog.youkuaiyun.com/The_lastest/article/details/79100463
机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归
未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
07-09 1147
随机梯度下降（SGD）是一种简单但非常有效的方法，多用用于支持向量机、逻辑回归（LR）等凸损失函数下的线性分类器的学习。并且SGD已成功应用于文本分类和自然语言处理中经常遇到的大规模和稀疏机器学习问题。SGD既可以用于分类计算，也可以用于回归计算。
Scikit-learn机器学习入门
lixinkuan的博客
03-03 519
机器学习逻辑表 安装SciKit Learn pip install numpy pip install sklearn pip install matplotlib sklean中自带的数据 iris 鸢尾属植物数据（分类） from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() Boston房价...
scikit-learn学习笔记.pdf
06-06
- **随机梯度下降（SGD）**：适用于大规模数据集，常用于在线学习和正则化的优化。 - **最近邻（KNN）**：基于实例的学习，根据最近的K个邻居来预测新样本的类别。 - **高斯过程（Gaussian Processes）**：提供概率...
【Machine Learning】6.使用Scikit-Learn进行线性回归（1）梯度下降
m0_51371693的博客
09-23 413
前几节里面，都是手写的梯度下降、线性回归和归一化，但明明有现成的库为什么不调包呢，因此这里介绍使用Scikit-Learn进行线性回归的方法
Scikit-Learn线性回归(四)
Java/Python大数据随笔
01-02 1326
在第一篇文章Scikit-Learn线性回归(一)L∑i1myi−fxi2Li1∑m​yi​−fxi​2回忆一下，损失函数主要用于评估模型拟合的好坏，损失函数衡量了我们构造的模型的预测值与真实值的差异，因此，我们希望我们的预测结果与真实值的差异越小越好。也就是我们希望损失函数取得最小值损失函数取得最小值是我们构建模型的本质要求，求解模型的特征向量ω\omegaω是我们构建模型的核心问题minω∣∣Y−Xω∣∣22mi。
PyTorch与Scikit-Learn实战：构建分类模型——第2章
fengbeely的博客
07-06 1164
x。
线性回归之随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）
m0_58381606的博客
09-06 1185
一个经典的例子就是假设你现在在山上，为了以最快的速度下山，且视线良好，你可以看清自己的位置以及所处位置的坡度，那么沿着坡向下走，最终你会走到山底。但是如果你被蒙上双眼，那么你则只能凭借脚踩石头的感觉判断当前位置的坡度，精确性就大大下降，有时候你认为的坡，实际上可能并不是坡，走一段时间后发现没有下山，或者曲曲折折走了好多路才能下山。
python sklearn逻辑回归 sgd和lr_使用sklearn和caffe进行逻辑回归 Logistic Regression with sklearn and caffe...
weixin_28308325的博客
02-03 202
Brewing Logistic Regression then Going Deeper.Brewing Logistic Regression then Going DeeperWhile Caffe is made for deep networks it can likewise represent "shallow" models like logistic regression for...
机器学习：简单的随机梯度下降(SGD)求解回归问题和用逻辑回归(LR)解决分类问题
This blog is a space to document my professional learnings, personal reflections, and everything in between.
04-06 4121
机器学习：简单的随机梯度下降求解回归问题和用逻辑回归解决分类问题。回归问题: 用随机梯度下降法实现；分类问题: 用梯度下降实现逻辑回归，可以用批量梯度也可以用随机梯度实现。
线性回归：SGDRegressor模型
最新发布
Wei_sx的博客
12-19 849
随机梯度下降（SGD） 是一种优化算法，它通过在每一步使用一个或一小批样本来迭代地优化模型参数。在 `SGDRegressor` 中，模型参数在每次迭代中都根据当前样本的损失值进行更新，这使得该方法在面对大型或在线学习中的数据流时特别有效。`SGDRegressor` 是一种灵活且强大的线性回归工具，尤其在处理大型数据集时表现出色。通过合理设置参数，能够有效地实现模型训练和优化。
七、用随机梯度下降法(SGD)做线性拟合
jiangjingxuan的博客
01-25 1637
scikit-learn的线性回归模型都是通过最小化成本函数来计算参数的，通过矩阵乘法和求逆运算来计算参数。当变量很多的时候计算量会非常大，因此我们改用梯度下降法，批量梯度下降法每次迭代都用所有样本，快速收敛但性能不高，随机梯度下降法每次用一个样本调整参数，逐渐逼近，效率高，本节我们来利用随机梯度下降法做拟合 请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址
Sklearn.linear_model.SGDClassifier
kakak_的博客
05-09 1514
SGD主要应用在大规模稀疏数据问题上。该模块的分类器用mini-batch来做梯度下降可轻松解决：超过10510^5105的训练样本、超过10510^5105的features。 如果特征数量大到和样本数量差不多，或者特征数量远远大于样本数量，则选用LR或者线性核的SVM；（eg.n=10000,m=10-1000） 如果特征的数量小，样本的数量正常，则选用SVM+高斯核函数；（eg.n=1-1000,m=10-10000） 如果特征的数量小，而样本的数量很大，则需要手工添加一些特征从而变成第一种情况。 .
最速下降法 python_Python机器学习库Sklearn系列教程（16）-SGD梯度下降法
weixin_39763683的博客
11-27 776
随机梯度下降(SGD) 是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性) 支持向量机 和 Logistic 回归 。Stochastic Gradient Descent (随机梯度下降法)的优势:高效。易于实现 (有大量优化代码的机会)。Stochastic Gradient Descent (随机梯度下降法)的劣势:SGD 需要一些超参数，例如 regul...
python中sgd模型_线性回归的Python、GD和SGD实现
weixin_39744230的博客
12-18 761
我试图在一个简单的线性回归例子中理解和实现这些算法。我很清楚，全批量梯度下降使用所有数据来计算梯度，而随机梯度下降只使用一个。在全批次梯度下降：import pandas as pdfrom math import sqrtdf = pd.read_csv("data.csv")df = df.sample(frac=1)X = df['X'].valuesy = df['y'].valuesm_...
Python机器学习及实践——基础篇8（LinerR和SGD）
Lenskit
03-28 2245
    回归问题与分类问题的区别在于：期待预测的目标是连续变量，比如：价格、降水量等等。与前面的介绍方式不同，这里不会对回归的应用场景进行横向扩展；而是只针对一个“美国波士顿地区房价预测”的经典回归问题进行分析，好让读者朋友对各种回归模型的性能与优缺点有一个深入的比较。    前面介绍过分类的线性模型。其中为了便于将原本在实数域上的计算结果映射到（0,1）区间，引入了逻辑斯蒂函数。而在线性回归问题...
随机梯度下降_scikitlearn—随机梯度下降法
weixin_39620845的博客
12-17 1207
随机梯度下降法(SGD是一种简单但非常有效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习(例如(线性)支持向量机和Logistic回归)。尽管SGD在机器学习社区中已经存在很长时间了，但在最近大规模学习的背景下，它又引起了相当多的关注。SGD已成功应用于文本分类和自然语言处理中经常遇到的大规模稀疏机器学习问题。对于数据稀疏，使用SGD的分类器可以轻松处理超过10^5个训练样本和10^...
Scikit-learn中文指南：从线性回归到支持向量机
除了线性回归，手册还提到了其他算法，如支持向量机（SVM）、核岭回归和随机梯度下降（SGD），这些都是机器学习中非常重要的工具。SVM 在分类和回归问题中表现出色，通过构造最大边界来分割数据。核岭回归结合了核...
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