Week5 Lasso Regression

时间 2021-01-13

标签机器学习 Ridge Regression Feature select 繁體版

原文原文链接

1.Feature selection 1)All subsets w^=(w1,w2...wD) 每一个特征都有可能包含或者不包含共有 2D 种情况，即穷举所有可能的model 2)Greedy algorithms Forward stepwise algorithm 从0特征开始，每次增加一个特征（保留之前的结果）第一次D选1 第二次剩余的(D−1)中选1

>>阅读原文<<

1. 再谈Lasso回归 | elastic net | Ridge Regression
2. [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Lasso Regression
3. 原创：logistic regression实战（一）：SGD Without lasso
4. LASSO
5. Week5
6. 48-LASSO
7. Group Lasso
8. 线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）
9. 线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）
10. 机器学习方法---稀疏与正则约束ridge regression，Lasso
更多相关文章...

最新文章

1. 正确理解商业智能 BI 的价值所在
2. 解决梯度消失梯度爆炸强力推荐的一个算法-----LSTM（长短时记忆神经网络）
3. 解决梯度消失梯度爆炸强力推荐的一个算法-----GRU（门控循环神经⽹络）
4. HDU4565
5. 算概率投硬币
6. 密码算法特性
7. DICOMRT-DiTools：clouddicom源码解析(1)
8. HDU-6128
9. 计算机网络知识点详解（持续更新...）
10. hods2896(AC自动机）

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 再谈Lasso回归 | elastic net | Ridge Regression
2. [Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Lasso Regression
3. 原创：logistic regression实战（一）：SGD Without lasso
4. LASSO
5. Week5
6. 48-LASSO
7. Group Lasso
8. 线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）
9. 线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）
10. 机器学习方法---稀疏与正则约束ridge regression，Lasso

>>更多相关文章<<