跟着Leo机器学习sklearn-Kernel ridge regression

最新推荐文章于 2024-11-01 14:04:00 发布
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分类专栏： 机器学习sklearn应用笔记 文章标签： python 机器学习 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39025679/article/details/104434495
本文介绍如何使用sklearn库中的KernelRidge模块进行核岭回归，通过生成随机数据集并应用核岭回归算法，详细展示了从导入库、创建数据到训练模型的全过程。

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

sklearn框架

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函数导图

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1.3. Kernel ridge regression

from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
import numpy as np
n_samples, n_features = 10, 5
rng = np.random.RandomState(0)
y = rng.randn(n_samples)
X = rng.randn(n_samples, n_features)
clf = KernelRidge(alpha=1.0)
clf.fit(X, y)
【机器学习】岭回归（Kernel Ridge Regression）附python代码
you_just_look的博客
06-04 7691
概述 岭回归，又叫吉洪诺夫正则化，是由Hoerl和Kennard于1970年提出的是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归法。岭回归实际上是一种改良的最小二乘估计法，具有L2正则化的线性最小二乘法。回归算法的，本质就是为了解决一个线性方程，而标准估计方法是普通的最小二乘法的线性回归。 岭回归 线性回归模型的目标函数是 f(x,y)=∑i=1m(yi−xiTw)2f(x, y) = \sum_{i=1}^{m}(y_{i}-x_{i}^{T}w)^{2}f(x,y)=∑i=1m​(yi​−xiT​w)2 .
跟着Leo机器学习：sklearn之Ensemble methods
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1.11. Ensemble methods 1.11.1. Bagging meta-estimator from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier bagging = BaggingClassifier(KNeighborsClassifier...
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The form of the model learned by KernelRidge is identical to support vector regression (SVR). However, different loss functions are used: KRR uses squared error loss while support vector regression us...
scikit-learn 1.3. Kernel ridge regression
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07-17 2443
核岭回归是结合岭回归（线性最小二乘L2范数正则化）与内核的技巧。因此，它在各自的内核和数据中学习空间中的线性函数。对于非线性核，这对应于原始空间中的非线性函数。 学习KernelRidge模式的形成是支持向量回归（SVR）相同。然而，使用不同的损失函数：KRR采用平方误差损失而支持向量回归使用\ε不敏感损失，两者结合L2正则化。相反，SVR，拟合kernelridge可以在封闭的形式完成
sklearn浅析（六）——Kernel Ridge Regression
起风之后，只剩沙丘
07-24 1万+
Kernel Ridge Regression即使用核技巧的岭回归（L2正则线性回归），它的学习形式和SVR（support vector regression）相同，但是两者的损失函数不同：KRR使用的L2正则均方误差；SVR使用的是待L2正则的ϵ\epsilon-insensitive loss：max(0,|y−hθ(x)|−ϵ)max(0, \vert y-h_\theta(x)\vert-
核岭回归 (Kernel Ridge Regression) 以及sklearn中sklearn.kernel_ridge.KernelRidge用法
qq_38032064的博客
03-12 1万+
本文核岭回归原理部分总结自《数据挖掘——使用机器学习工具与技术》（原书第四版）一书7.2.4节。 核岭回归(Kernel Ridge Regression) 线性回归 对于普通的线性回归，我们在训练的时候是最小化平方误差损失函数： ∑i=1n(yi−Wxi⃗)2\sum_{i=1}^n (y_i-W\vec {x_i})^2i=1∑n​(yi​−Wxi​​)2 其中W为参数矩阵。接下来我们要依次为...
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
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Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
【决策树专家进阶课】：模型调优实战技巧
![【决策树专家进阶课】：模型调优实战...# 1. 决策树模型入门与核心原理 决策树是一种常用的监督学习算法，它通过学习数据的特征、条件和决策规则来构建模型。在本章中，我们将介绍决策树的入门知识，并深入理解其核
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3.3 tensorflow Lasso回归和岭回归Ridge Regression
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Lasso 回归和岭回归（ridge regression）都是在标准线性回归的基础上加入 L1 正则化而其它地方不变,可以用来解决标准线性回归的过拟合问题。 Lasso 回归加入 L1 正则化: 岭回归加入 L2 正则化: import matplotlib.pyplot as plt import sys import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import datasets from tensorflow.python.f
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