sklearn自学指南(part16)--SGD,Perceptron,PassiveAggressive

学习笔记，仅供参考，有错必纠

文章目录

线性模型
- 随机梯度下降法(SGD)
- 感知器(Perceptron)
- 被动攻击算法

线性模型

随机梯度下降法(SGD)

随机梯度下降是拟合线性模型的简单但非常有效的方法。当样本数量（和特征数量）非常大时，此功能特别有用。 partial_fit 方法允许在线/核心外学习。

SGDClassifier和SGDRegressor类提供了使用不同（凸）损失函数和不同惩罚来拟合线性模型以进行分类和回归的功能。例如，对于 loss="log"，SGDClassifier适合于逻辑回归模型

sklearn自学指南(part16)--SGD,Perceptron,PassiveAggressive相关推荐

sklearn自学指南(part59)--神经网络模型(监督)
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录神经网络模型(监督) 多层感知机分类回归正则化算法实用贴士使用warm_start进行更多控制神经网络模型(监督) 多层感知机 **多层感知器(M ...
sklearn自学指南(part57)--协方差估计
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录协方差估计经验协方差缩减协方差基本的收缩 Ledoit-Wolf收缩甲骨文近似收缩(Oracle Approximating Shrinkage) 稀疏 ...
sklearn自学指南(part43)--数据加载工具
学习笔记,仅供参考,有错必究文章目录数据加载工具 Toy datasets Real world datasets 用法数据加载工具 sklearn.datasets 包嵌入了一些在入门的一节中 ...
sklearn自学指南(part34)--K-means
学习笔记,仅供参考,有错必究文章目录聚类聚类方法概述 K-means Low-level parallelism Mini Batch K-Means 聚类未标记数据的聚类可以通过模块skle ...
sklearn自学指南(part31)--半监督学习
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录半监督学习自我训练标签传播半监督学习 Semi-supervised learning是指在你的训练数据中,有些样本是没有标签的情况.sklearn.se ...
sklearn自学指南(part30)--特征选择
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录特征选择移除低方差变量单变量特征选择递归特征消除(Recursive feature elimination) 使用SelectFromModel进行特征 ...
sklearn自学指南(part29)--高斯混合模型
学习笔记,仅供参考,有错必究文章目录高斯混合模型高斯混合 `GaussianMixture`类的利与弊利弊经典高斯混合模型中组个数的选择估计算法期望最大化变分贝叶斯高斯混合估计算法: ...
sklearn自学指南(part28)--双向聚类
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录双向聚类光谱共聚类算法数学原理谱聚类数学原理双聚类评价双向聚类使用模块 sklearn.cluster.bicluster可以进行双向聚类.双向聚 ...
sklearn自学指南(part26)--最近邻算法
学习笔记,仅供参考,有错必究文章目录最近邻无监督的最近邻寻找最近的邻居 KDTree和BallTree类最近邻分类最近邻回归最近邻算法暴力搜索 K-D树球状树(ball tree) ...

sklearn自学指南(part16)--SGD,Perceptron,PassiveAggressive

文章目录

线性模型

随机梯度下降法(SGD)

sklearn自学指南(part16)--SGD,Perceptron,PassiveAggressive相关推荐

最新文章

热门文章