腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
GradientBoostingRegressor
中
的
损失
函数
、
、
、
、
学习GradientBoostingRegressor:我在看GradientBoostingRegressor
的
scikit学习文档。这里说,我们可以使用'ls‘作为一个
损失
函数
,这是
最小
二
乘
回归。但是我很困惑,因为
最小
二
乘
回归是
一种
最小
化SSE
损失
函数
的
方法。 所以他们不应该在这里提到SSE吗?
浏览 0
提问于2020-10-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Jax
中
的
一种
最小
二
乘
损失
函数
、
我有一个简单
的
损失
函数
,如下所示 def loss(r, x, y): return jnp.mean为了实现这一点,我尝试了以下操作 @partial(
jax
.jit, static_argnums=(1, 2)) return jnp.mean(jnp.square(resid)) 但是
浏览 189
提问于2021-10-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么Scikit GradientBoostingClassifier不让我使用
最小
二
乘
回归?
、
、
regression")它与loss='deviance'完美地配合使用 我在Ubuntu 64位
中
使用带有scipy-0.11.0rc1
的
scikit-learn-0.11,这发生在对具有
二
进制类别'YES‘'NO’
的
数据集进行分类时。
浏览 1
提问于2012-08-30
得票数 6
1
回答
成本
函数
与误差
最小
化
在线性回归模型
中
,如何定义成本
函数
。另外,在定义了成本
函数
之后,如何
最小
化错误项?
浏览 0
提问于2020-01-21
得票数 0
1
回答
对于特定
的
回归类型,梯度下降总是找到全局
最小
值吗?
、
、
根据我
的
理解,线性回归被用来预测一个基于输入
的
输出,它使用一个线性方程来最优地拟合一些输入数据。利用
损失
函数
对输入数据选择最佳拟合线性方程。通过模拟y= mx +b
中
m和b
的
值,可以找到具有梯度下降
的
最优线性方程组。 我
的
问题是,梯度下降总是找到线性回归
的
全局
最小
损失
吗?这个问题
的
一个扩展是,对前一个问题
的
答案不取决于所使用
的
损失</em
浏览 0
提问于2021-10-04
得票数 2
回答已采纳
3
回答
当MLE不能给出一个确定
的
解时,为什么要考虑它在Logistic回归中
的
作用?
、
、
如果极大似然估计( MLE )不能给出Logistic回归中参数
的
适当闭型解,为什么这种方法会有如此多
的
讨论呢?为什么不坚持梯度下降来估计参数呢?
浏览 0
提问于2022-05-04
得票数 2
回答已采纳
2
回答
带抽样权
的
非线性回归(包装调查)
、
、
我想估计带
二
元因变量
的
非线性模型
的
系数。) + delta * X + epsilon 其中a和Rs是data.frame
中
的
变量。或者在调查设计
中
,使用svydesign
函数
):因为,当我试图估计模型时mle2或package bbmle
的
函数
mle2来估计我<e
浏览 4
提问于2016-03-21
得票数 4
3
回答
岭与线性回归
的
差异
、
据我所知,岭回归只是有一个优化问题
的
损失
函数
加上正则化项(L2范数在岭
的
情况下)。但是,我不确定
损失
函数
是否可以用非线性
函数
来描述,还是需要是线性
的
。在这种情况下,如果
损失
函数
需要是线性
的
,那么据我所理解
的
岭回归,只是执行线性回归加上L2-范数
的
正则化。如果我错了,请纠正我。
浏览 0
提问于2020-03-13
得票数 8
回答已采纳
1
回答
评价回归模型
的
成本
函数
、
、
有几种“经典”
的
方法来量化(任何!)回归模型如RMSE、MSE、解释方差、r2等。我如何将这样
的
成本建模成一个评估
函数
?我只需要一个第一个想法,并将欢迎任何建议。
浏览 0
提问于2017-11-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Wabbit
中
的
普通
最小
二
乘
回归
、
、
、
有没有人在Vowpal Wabbit
中
运行一个普通
的
最小
二
乘
回归?我试图确认它将返回与精确解相同
的
答案,即当选择a来
最小
化||y - X a||_2 + ||Ra||_2 (其中R是正则化)时,我想得到解析答案a = (X^T X + R^T R)^(-1) X^T在numpy python
中
,执行这种类型
的
回归需要大约5行。 VW
的
文档表明,它可以做到这一点(想必是“平方”
损失
函数</em
浏览 0
提问于2013-10-04
得票数 6
1
回答
FTRL能应用于线性
最小
二
乘
吗?还是只适用于logistic回归模型?
、
、
、
我正在探索跟随正规化
的
领导者FTRL近端梯度下降:纸,参考实施. 无论在哪里都提到FTRL,梯度体面的
损失
面为LogLoss,预测模型为Logistic regression。对于线性
最小
二
乘
模型,我能使用同样
的
算法吗?我有一个问题,我想用一个linear model建模,定义least squares
的
损失
,然后做FTRL来找到最优
的
解决方案--你看到有什么问题吗?
浏览 0
提问于2016-02-09
得票数 1
2
回答
LinearRegression和SGDRegressor有什么区别?
、
、
我知道LinearRegression类和scikit-learn
的
SGDRegressor类都执行线性回归。然而,只有SGDRegressor使用梯度下降作为优化算法。那么,LinearRegression使用
的
优化算法是什么,这两个类之间
的
其他显着差异是什么?
浏览 9
提问于2021-03-15
得票数 0
回答已采纳
2
回答
最大似然估计与梯度下降
的
关系
、
MLE (用于寻找logistic回归
的
最佳参数)和梯度下降之间
的
异同是什么?
浏览 0
提问于2022-01-03
得票数 1
1
回答
有没有一个用于RBF岭回归
的
python
函数
?
、
、
我想用python
中
的
正则化RBF回归(岭回归)来拟合一个模型。python有没有预建
的
函数
?
浏览 2
提问于2019-10-06
得票数 0
2
回答
在SPSS
中
,线性回归是否与普通
最小
二
乘法相同?
、
、
、
我想使用线性回归模型,但我想使用普通
最小
二
乘法,我认为这是
一种
线性回归。我使用
的
软件是SPSS。它只有线性回归、偏
最小
二
乘
和两阶段
最小
二
乘
。我不知道哪一个是普通
最小
二
乘
(OLS)。
浏览 4
提问于2009-11-22
得票数 9
回答已采纳
1
回答
CBOW与建立PMI矩阵并利用PCA进行降阶有何不同?
、
、
基于主成分分析(PCA)
的
PMI矩阵和约简:根据两个单词出现在一起
的
次数(在某个预定义
的
窗口中),以及单个词
的
频率,构建PMI矩阵。然后利用PCA对其进行约简,得到语料库
中
每个词
的
密集表示,从而能够捕捉到文本
的
一些语义。这两种方法都使用计数,然后得到一个密集
的
浏览 0
提问于2021-08-22
得票数 0
3
回答
求解numpy/枕
中
的
三维
最小
二
乘
、
、
、
、
对于大约100
的
整数K,我有2*K (n, n)数组:X_1, ..., X_K和Y_1, ..., Y_K。我想同时执行K个
最小
二
乘
,即求n
乘
n矩阵A
最小
化k:\sum_k norm(Y_k - A.dot(X_k), ord='fro') ** 2上
的
平方和(A不能依赖于k)。我正在寻找
一种
简单
的
方法来做这与裸体或枕木。我知道我想要
最小
化
的
函数
是A
中
浏览 0
提问于2018-09-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
tensorflow不起作用
的
logistic回归
、
在这里学习一些新
的
东西,所以我希望社区能帮上忙。我主要是一个红宝石人,但试图过渡到python,以便我可以处理机器学习与tensorflow。我很难用我收集到
的
住房数据来获得这个逻辑回归脚本。与数据
的
链接: 这个错误是有点明显
的
,因为它是说有不相容
的
形状。这很可能是因为我正在对城市名称进行编码,添加了额外
的
列。然而,我似乎想不出
一种
方法来拟合这些数据,这样我就可以用平方尺来预测房价,并将其全部绘制出来。最后,我希望能够绘制这
浏览 1
提问于2017-01-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
元音wabbit输出
中
“最佳常数
损失
”
的
概念及教程
中
规定
的
经验法则
()基于这一背景,我有两个相关问题: 是基于线性回归中零模型
损失
的
最佳常
浏览 5
提问于2020-02-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
岭回归中
的
参数Alpha是什么?
、
、
有人能给我一个可以理解
的
解释参数Alpha在SKlearn
的
?它如何影响功能等?举例将有帮助:)
浏览 5
提问于2020-01-14
得票数 2
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
机器学习—部分空间约束的最小二乘学习
R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA
深度度量学习中的损失函数
三维位姿图优化问题的线性最小二乘初始化方法
通俗聊聊损失函数中的均方误差以及平方误差
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券