Sklearn 监督学习

Posted wjy-lulu

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Sklearn 监督学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


本系列博文是根据SKlearn的一个学习小结,并非原创!

                     1.直接学习TensorFlow有点不知所措,感觉需要一些基础知识做铺垫。

                     2.之前机器学习都是理论《Ng机器学习基础》+底层编写《机器学习实战》,现实生活基本用不到。

                     3.会增加一些个人总结,也会删除一些以前学过的知识。

 


  

广义线性模型

1.1普通最小二乘法

技术分享图片

  然而,对于普通最小二乘的系数估计问题,其依赖于模型各项的相互独立性。当各项是相关的,且设计矩阵 技术分享图片 的各列近似线性相关,那么,设计矩阵会趋向于奇异矩阵,这会导致最小二乘估计对于随机误差非常敏感,产生很大的方差。例如,在没有实验设计的情况下收集到的数据,这种多重共线性(multicollinearity)的情况可能真的会出现。

 

以上是关于Sklearn 监督学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

03_有监督学习--简单线性回归模型(调用 sklearn 库代码实现)

Sklearn 监督学习

sklearn:半监督学习 - LabelSpreadingModel 内存错误

使用 sklearn 进行半监督学习

基于半监督学习算法的文本分类(自训练)

机器学习 sklearn 无监督学习 聚类算法 DBSCAN