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- 2022-09-13 14:09回答 2 已采纳 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：岭回归，Lasso回归及弹性网络回归原理及R实现
- 2022-04-29 18:44回答 1 已采纳 lasso筛选后的变量可以用来做随机森林分类但是随机森林之前不需要lasso回归筛选变量，因为树模型可以学习到一些特征交叉，有些变量也许单独看不重要（被剔除掉了）但是和其它特征交叉起来就会变成很强的特
- 2021-05-26 18:32回答 2 已采纳 参考一下：https://www.zhihu.com/question/36730804，希望对你有帮助
- 2018-11-21 20:26利用随机坐标下降法和循环坐标下降法求解lasso回归，并作比较。
- 2023-03-10 01:55回答 2 已采纳 lasso完还有12个算有一点多，文章一般3-8左右不超两位数，但是12个有5个无生存差异显著那说明可能这12个还不如其他基因。个人建议是多个机器学习交集结果优化挑选基因
- 2023-03-02 22:24回答 1 已采纳 明在使用cv.glmnet函数进行LASSO交叉验证时，出现了一个类型错误，导致无法将数据转换为矩阵。 可能的原因是你的输入数据x或y是字符类型，而不是数值型或矩阵类型。请确保x和y都是数值型或矩阵类
- 2023-02-03 09:54回答 2 已采纳 检查下fit的两个实参
- 2017-08-22 21:38浅梦s的博客 本文介绍了Lasso回归的目标函数，以及使用坐标下降法求解Lasso回归问题的步骤,最后介绍了Lasso回归的概率解释。
- 2021-08-26 17:17回答 1 已采纳 可以使用matplotlib中的annotate对序号标签进行标注。可使用类似如下代码： for i in range(len(df)): plt.annotate(df.id[i],(-4.
- 2022-10-05 09:37回答 3 已采纳 你好，这里的tight_layout参数不需要指定对象，只需要设置pad大小就可以。通过查看matplotlib文档，https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/
- 2019-03-26 11:27回答 1 已采纳 主成分分析 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779
- 2019-03-28 21:06chaoyuzhang的博客 def lost_lasso(X, Y, w, lambd): return ((Y-X*w).T*(Y-X*w))[0,0] + lambd*sum([abs(w[i,0]) for i in range(w.shape[0])]) #L1正则（lasson） def w_lasson(X, Y, lambd=0.2, threshould=0.1): m,n = X....
- 2021-09-09 16:49回答 2 已采纳 原值和预测值都与时间保持一一对应，设定时间为横轴，保持date要与pre,acc长度一致，试一试看。
- 2019-05-16 11:21weixin_30633507的博客 坐标下降法（coordinate descent method）求解LASSO推导 LASSO在尖点是singular的，因此传统的梯度下降法、牛顿法等无法使用。常用的求解算法有最小角回归法、coordinate descent method等。 由于coordinate descent...
- 2024-04-23 08:53richard_yuu的博客 坐标下降法作为一种高效的优化算法，为拉索回归的求解提供了有力支持。通过结合实例和代码，本文展示了拉索回归和坐标下降法的原理及实现过程。未来，随着大数据和机器学习技术的不断发展，我们期待拉索回归及其相关...
- 2018-05-03 10:51FORJINGPU的博客 clearclose alldata=csvread('E:\机器学习\Advertising.csv',1,1);X=data(:,1:3);X2=X(101:200,1:3);X=X(1:100,:);std1=std(X(:,1));std2=std(X(:,2));std3=std(X(:,3));x1=(X(:,1)-mean(X(:,1)))/std1;...
- 2019-06-22 15:52SCS199411的博客 坐标下降法,是一种非梯度优化算法,算法在每次迭代中，在当前点处沿一个坐标方向进行一维搜索以求得一个函数的局部极小值。在整个过程中循环使用不同的坐标方向。对于不可拆分的函数而言，算法可能无法在较小的迭代步...
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12月30日
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