Generalisierte Lineare Modelle

Beispiele zum Modul sklearn.linear_model.

Vergleich von linearen Bayes'schen Regressoren

Vergleich von linearen Bayes'schen Regressoren

Kurvenanpassung mit Bayes'scher Ridge-Regression

Kurvenanpassung mit Bayes'scher Ridge-Regression

Entscheidungsgrenzen von multinomialer und One-vs-Rest Logistischer Regression

Entscheidungsgrenzen von multinomialer und One-vs-Rest Logistischer Regression

Frühes Stoppen von Stochastic Gradient Descent

Frühes Stoppen von Stochastic Gradient Descent

Anpassen eines Elastic Net mit einer voreingestellten Gram-Matrix und gewichteten Stichproben

Anpassen eines Elastic Net mit einer voreingestellten Gram-Matrix und gewichteten Stichproben

HuberRegressor vs Ridge auf Datensatz mit starken Ausreißern

HuberRegressor vs Ridge auf Datensatz mit starken Ausreißern

Gemeinsame Merkmalsauswahl mit Multi-Task Lasso

Gemeinsame Merkmalsauswahl mit Multi-Task Lasso

L1-Strafe und Sparsity in Logistischer Regression

L1-Strafe und Sparsity in Logistischer Regression

L1-basierte Modelle für sparse Signale

L1-basierte Modelle für sparse Signale

Lasso-Modellauswahl über Informationskriterien

Lasso-Modellauswahl über Informationskriterien

Lasso-Modellauswahl: AIC-BIC / Kreuzvalidierung

Lasso-Modellauswahl: AIC-BIC / Kreuzvalidierung

Lasso auf dichten und spärlichen Daten

Lasso auf dichten und spärlichen Daten

Lasso, Lasso-LARS und Elastic Net Pfade

Lasso, Lasso-LARS und Elastic Net Pfade

MNIST-Klassifikation mittels multinomialer Logistik + L1

MNIST-Klassifikation mittels multinomialer Logistik + L1

Multiklassen-Sparse-Logistische-Regression auf 20newgroups

Multiklassen-Sparse-Logistische-Regression auf 20newgroups

Nicht-negative kleinste Quadrate

Nicht-negative kleinste Quadrate

One-Class SVM vs. One-Class SVM mittels Stochastic Gradient Descent

One-Class SVM vs. One-Class SVM mittels Stochastic Gradient Descent

Gewöhnliche kleinste Quadrate und Ridge Regression

Gewöhnliche kleinste Quadrate und Ridge Regression

Orthogonal Matching Pursuit

Orthogonal Matching Pursuit

Ridge-Koeffizienten als Funktion der Regularisierung plotten

Ridge-Koeffizienten als Funktion der Regularisierung plotten

Multi-Klassen SGD auf dem Iris-Datensatz plotten

Multi-Klassen SGD auf dem Iris-Datensatz plotten

Poisson-Regression und nicht-normale Verlustfunktion

Poisson-Regression und nicht-normale Verlustfunktion

Polynomielle und Spline-Interpolation

Polynomielle und Spline-Interpolation

Quantilregression

Quantilregression

Regularisierungspfad der L1-Logistischen Regression

Regularisierungspfad der L1-Logistischen Regression

Ridge-Koeffizienten als Funktion der L2-Regularisierung

Ridge-Koeffizienten als Funktion der L2-Regularisierung

Robuste lineare Schätzeranpassung

Robuste lineare Schätzeranpassung

Robuste lineare Modellschätzung mit RANSAC

Robuste lineare Modellschätzung mit RANSAC

SGD: Maximum Margin Trennhyperplane

SGD: Maximum Margin Trennhyperplane

SGD: Strafen

SGD: Strafen

SGD: Gewichtete Stichproben

SGD: Gewichtete Stichproben

SGD: konvexe Verlustfunktionen

SGD: konvexe Verlustfunktionen

Theil-Sen Regression

Theil-Sen Regression

Tweedie-Regression auf Versicherungsansprüchen

Tweedie-Regression auf Versicherungsansprüchen