核岭回归(Kernel Ridge Regression)以及sklearn中sklearn.kernel_ridge.KernelRidge用法

时间 2021-01-11

标签机器学习岭回归核函数繁體版

原文原文链接

本文核岭回归原理部分参考《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 = 1 n ( y i − W x i ⃗ ) 2 \sum_{i=1}^n (y_i-W\vec {x_i})^2 i=1∑n(yi−Wxi )2 其中

>>阅读原文<<

1. 岭回归（ridge regression）
2. sklearn help之岭回归 ridge regression
3. 岭回归(Ridge Regression)及实现
4. sklearn 岭回归
5. 线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）
6. 线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）
7. 应用回归分析之岭回归（Ridge Regression，RR）
8. 内核岭回归
9. 回归分析—岭回归（Ridge Regression）正则化
10. 简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression)
更多相关文章...
• Redis哨兵（Sentinel）模式的配置方法及其在Java中的用法 - Redis教程
• MySQL的版本以及版本号 - MySQL教程
• 算法总结-回溯法
• C# 中 foreach 遍历的用法

最新文章

1. shell编译问题
2. mipsel 编译问题
3. 添加xml
4. 直方图均衡化
5. FL Studio钢琴卷轴之画笔工具
6. 中小企业为什么要用CRM系统
7. Github | MelGAN 超快音频合成源码开源
8. VUE生产环境打包build
9. RVAS（rare variant association study）知识
10. 不看后悔系列！DTS 控制台入门一本通（附网盘链接）

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 岭回归（ridge regression）
2. sklearn help之岭回归 ridge regression
3. 岭回归(Ridge Regression)及实现
4. sklearn 岭回归
5. 线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）
6. 线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）
7. 应用回归分析之岭回归（Ridge Regression，RR）
8. 内核岭回归
9. 回归分析—岭回归（Ridge Regression）正则化
10. 简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression)

>>更多相关文章<<