zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 线性回归

    sklearn.linear_model.LinearRegression

    • 通过正规方程优化
    • fit_intercept:是否计算偏置
    • LinearRegression.coef_:回归系数
    • LinearRegression.intercept_:偏置
    • sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss", fit_intercept=True, learning_rate ='invscaling', eta0=0.01)
      • SGDRegressor类实现了随机梯度下降学习,它支持不同的loss函数和正则化惩罚项来拟合线性回归模型。
      • loss:损失类型
        • loss=”squared_loss”: 普通最小二乘法
      • fit_intercept:是否计算偏置
      • learning_rate : string, optional
        • 学习率填充
        • 'constant': eta = eta0
        • 'optimal': eta = 1.0 / (alpha * (t + t0)) [default]
        • 'invscaling': eta = eta0 / pow(t, power_t)
          • power_t=0.25:存在父类当中
        • 对于一个常数值的学习率来说,可以使用learning_rate=’constant’ ,并使用eta0来指定学习率。
      • SGDRegressor.coef_:回归系数
      • SGDRegressor.intercept_:偏置
  • 相关阅读:
    Maven name=archetypeCatalog value=internal
    ResponseBody和文件上传
    Idea控制台中文乱码
    idea tomcat部署项目路径
    git 常用操作
    webpack
    AbstractQueuedSynchronizer-AQS
    线程安全
    cpu多级缓存
    Axure中继器设置单选
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/dixingchen/p/14941558.html
Copyright © 2011-2022 走看看