【数据挖掘】密度聚类DBSCAN讲解及实战应用(图文解释 附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基于密度的聚类基于划分和聚类和基于层次的聚类往往只能发现凸型的聚类簇,为了更好的发现任意形状的聚类簇,提出了基于密度的聚类算法算法原理基于密度的聚类算法的主要思想是:只要邻近区域的密度(对象或数据点的数目)超过某个阈值 ,就把它加到与之相近的聚类中。也就是...
【数据挖掘】模型选择中正则化、交叉验证详解及实战应用(超详细 附源码)
模型选择当假设空间含有不同的复杂度的模型时,会面临模型选择(Model Selection)问题。我们希望所选择的模型要与真模型的参数个数相同,所选择的模型的参数向量与真模型的参数向量相近。然而,一味追求提高分类器的预测能力,所选择的模型的复杂度会比真模型要高,这种现象被称为过拟合(Over-fit...
【数据挖掘】Lasso回归原理讲解及实战应用(超详细 附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Lasso回归岭回归无法剔除变量,而Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归模型,将惩罚项由L2范数变为L1范数,可以将一些不重要的回归系数缩减为0,达到剔除变量的目的逐步回归在处理多...
【数据挖掘】岭回归Ridge讲解及实战应用(超详细 附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~岭回归岭回归(Ridge Regression)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价,获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强...
【数据挖掘】多项式回归原理介绍及实战应用(超详细 附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归是用一条直线或者一个平面(超平面)去近似原始样本在空间中的分布。线性回归的局限性是只能应用于存在线性关系的数据中,但是在实际生活中,很多数据之间是非线性关系,虽然也可以用线性回归拟合非线性回归,但是效果会变差,这时候就需要对线性回归模型进行改进,使...
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