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Sklearn笔记--逻辑回归调参指南
1 逻辑回归概述 p y
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一文看懂L1、L2正则化的区别
正则化是一种为了减小测试误差的行为 有时候会增加训练误差 我们在构造机器学习模型时 最终目的是让模型在面对新数据的时候 可以有很好的表现 当你用比较复杂的模型比如神经网络 去拟合数据时 很容易出现过拟合现象 训练集表现很好 测试集表现较差
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使用Sklearn的SVM接口实现鸢尾花分类
Iris Data Set Iris Data Set 鸢尾属植物数据集 是历史比较悠久的数据集 它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher 1936年的论文 The use of multiple measurem
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支持向量机
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源于频率主义学派的极大似然估计 Maximum Likelihood Estimation 简称MLE 是根据数据采样来估计概率分布参数的经典方法 在机器学习的对数几率回归 贝叶斯分类器等中有广泛的应用 1 极大似然估计法 设总体的概率密度
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