众所周知,线性回归的成本函数是:
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当我们使用岭回归时,我们只是添加lambda*斜率*2,但是在这里,我总是看到以下是线性回归的成本函数,在这里它是not divided by the number of records。
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所以,我只想知道什么是正确的成本函数,Ik都是正确的,但是在丁岭或拉索为什么我们忽略了除法部分呢?
我在探索山脊回归。在比较statsmodels和sklearn时,我发现这两个库产生了不同的岭回归输出。下面是区别的一个简单例子
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from sklearn.linear_model import Lasso, Ridge
np.random.seed(142131)
n = 500
d = pd.DataFrame()
d['A'] = np.random.normal(size=n)
d['B'] = d['A&
我有一个关于岭回归的问题,以及当数据集很大时它的好处(相对于OLS)。当数据集较大时(例如50,000 vs 1000),脊线回归的好处是否消失了?当数据集足够大时,常规的OLS模型难道不能确定哪些参数更重要,从而减少对惩罚项的需求吗?当数据集较小且存在高方差的空间时,岭回归是有意义的,但对于大型数据集,我们是否期望它的预期好处(相对于OLS)消失?
我需要一个非常精确的方式来加速音频。我正在为OpenDCP准备电影,这是一个制作数字影院包的开源工具,用于在影院放映。我的源文件通常是23.976fps和48.000 MOV音频的quicktime MOV文件。有时我的音频是一个单独的48.000 WAV的WAV。(FWIW,源的视频帧率实际上是24/100.1帧/秒,这是一个重复的小数。)
DCP标准基于24.000fps和48.000 The的节目,因此需要加速源的音频和视频。图像处理工作流程本质上涉及将MOV转换为TIF序列,即每帧帧,然后假定为24.000fps,因此我不必涉及QT Video Media Handler的内部。
但事