成功

告诉你最准确的答案

专业的回答应证你专业的技术

关于线性回归部分若干小问题

举报 浏览(81)

老师讲的还是比较清楚了。但是

1.前面讲模型的时候都是讲的lr, ridge, lasso,但是后面实战的时候直接使用都是ridgecv, lassocv。而且后面讲解交叉验证和模型评估的时候,可以讲一下lassocv, ridgecv相关的交叉验证(开始不之后,后来查了半天才知道原来cv是自带留一法的啊)。另外里面的具体参数也是需要详细讲一下用法和具体案例的。

2.另外,可以给出使用没有cv的ridge,lasso配合kfold等交叉编译的源码或者具体用法。而且关于求最优alpha的方法,是否有通用的方法?(我是纯手动的,在cv里面设置alpha = [0.001,0.1,1,10]或者eps然后手动找大概的,感觉好蠢,感觉也没查到特别官方用法)

3.关于huber函数,它确实解决了l1在0处,不可导的问题,但是他在+theter和-theter处也是不可导的吧,这个好像更加没有办法用于优化问题的吧(例如梯度下降问题,这个也有不可导的问题)

4.怎么才能把预测函数模型的公式、图像画出来(这种多维的数据想象不出来)

展开阅读更多
weixin_42237113 2019年12月04日

回复

0/1024

x

举报

广告或垃圾信息

辱骂

涉政或违法

抄袭

不合适内容

0/150

x

添加回答

x

提问

     
提问注意事项
  • 1、禁止发布求职、交易、推广、广告类等与问答无关的问题。
  • 2、尽可能详细描述你的问题,便于他人快速理解和回答。
关于提问
  • 1、提问前,请先搜索是否已经有同类问题,系统会为你自动匹配类似问题,这样可以更快的找到你想要的答案。
  • 2、如没有找到同类问题,请在发布问题时精确描述你的问题。

X

手机看
关注公众号

关注公众号

下载APP

下载APP

客服 帮助 返回
顶部