sklearn不同懲罰項的線性回歸模擬實現

lasso

import numpy as np

from sklearn.linear_model import lasso
from sklearn.linear_model import sgdregressor
x =2
* np.random.rand(
100,1)
y =4+3
* x + np.random.randn(
100,1)
#例項化乙個lasso回歸物件，懲罰項係數為0.15，最大迭代次數為一萬次
lasso_reg = lasso(alpha=
0.15
, max_iter=
10000
)#傳入資料訓練
lasso_reg.fit(x, y)
print
(lasso_reg.predict([[
1.5]])
)#列印**值
print
("w1 = %f"
% lasso_reg.coef_)
#列印權值引數
print
("w0 = %f"
% lasso_reg.intercept_)
#列印偏置項

import numpy as np

from sklearn.linear_model import elasticnet
from sklearn.linear_model import sgdregressor
#模擬生成訓練資料
x =2
* np.random.rand(
100,1)
y =4+3
* x + np.random.randn(
100,1)
#例項化elastic_net物件，阿爾法=0.001，p = 0.15
elastic_net = elasticnet(alpha=
0.0001
, l1_ratio=
0.15
)#fit進資料訓練
elastic_net.fit(x, y)
#列印**值
print
(elastic_net.predict([[
1.5]])
)

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Unity 選擇具有不同概率的項

假設權重分別為3，2，5 隨機乙個0 10之間的數 math.random 10 0，10 區間開閉看實際情況 數字落在 0,3 3,5 5,10 哪個區間就對應選擇誰 判斷落在哪個區間可以通過依次減去區間長度後是否有餘 例如隨機數為7.856 7.856 3 4.856 說明屬於後面的區間則繼續 ...