[PYTHON] Théorie et mise en œuvre de modèles de régression multiple - pourquoi une régularisation est nécessaire -

https://satopirka.com/2017/10/ridge/

Recommended Posts

Théorie et mise en œuvre de modèles de régression multiple - pourquoi une régularisation est nécessaire -
[Python] J'ai expliqué en détail la théorie et la mise en œuvre de la régression logistique
Explication et mise en œuvre de SocialFoceModel
Normalisation de la théorie et de la mise en œuvre des flux
[Python] J'ai expliqué en détail la théorie et la mise en œuvre de l'arbre de décision
Explication et mise en œuvre de PRML Chapitre 4
Introduction et mise en œuvre de JoCoR-Loss (CVPR2020)
Explication et implémentation de l'algorithme ESIM
Introduction et mise en œuvre de la fonction d'activation
Explication et mise en œuvre du perceptron simple
Théorie et implémentation simples des réseaux neuronaux
Mise en œuvre et expérience de la méthode de clustering convexe
Revoir le concept et la terminologie de la régression
Théorie et implémentation de PointNet (données de groupe de points)
Explication et implémentation de l'algorithme Decomposable Attention
Comparaison de la régularisation L1 et Leaky Relu
Comprendre et mettre en œuvre la régression des crêtes (régularisation L2)
Régression de processus gaussien Implémentation Numpy et GPy
[Python] Comparaison de la théorie de l'analyse des composants principaux et de l'implémentation par Python (PCA, Kernel PCA, 2DPCA)
Deep Learning from scratch La théorie et la mise en œuvre de l'apprentissage profond appris avec Python Chapitre 3
Créez un environnement python pour apprendre la théorie et la mise en œuvre de l'apprentissage profond
[Python] J'ai expliqué en détail la théorie et l'implémentation de la machine à vecteurs de support (SVM).