文件名称：mutar:Python中的多任务回归
文件大小：351KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 00:23:16
Python
MuTaR：Python中的多任务回归 描述 MuTaR是用于多任务回归的稀疏模型的集合。 互变量模型对一系列相关线性模型（X_1，y_1）...（X_k，y_k）进行正则回归拟合，并遵循API。 与scikit-learn的MultiTaskLasso相比，MuTaR允许每个任务使用不同的设计数据X。 互助模型包括： 独立线性模型： 独立的套索估计器 独立的重新加权（自适应）套索估计器 组范式多任务线性模型： GroupLasso：Group Lasso是一个l1 / l2正则化回归，具有跨任务相同的功能支持 。 DirtyModel：DirtyModel是Group Lasso的概括，具有部分特征重叠。 它们使用复合的l1 / l2和l1正则化定义 。 MultiLevelLasso：多层套索是一种非凸模型，可增强稀疏性并鼓励与产品分解的部分重叠 。 最优运输正则化模
【文件预览】：
mutar-master
----MANIFEST.in(376B)
----.travis.yml(1KB)
----README.rst(4KB)
----.coveragerc(352B)
----docs()
--------api.rst(261B)
--------conf.py(11KB)
--------auto_examples()
--------make.bat(795B)
--------generated()
--------Makefile(2KB)
--------index.rst(421B)
----environment.yml(99B)
----mutar()
--------otfunctions.py(8KB)
--------utils.py(4KB)
--------solver_mtw_cd.c(1.05MB)
--------solver_mtw_cd.pyx(5KB)
--------tests()
--------__init__.py(448B)
--------solvers.py(14KB)
--------_version.py(22B)
--------estimators.py(40KB)
----LICENSE(1KB)
----appveyor.yml(1KB)
----setup.cfg(109B)
----examples()
--------README.txt(81B)
--------plot_grouplasso.py(2KB)
--------plot_reweighted.py(2KB)
--------.data()
--------plot_mixed_norms.py(3KB)
--------plot_dirty.py(2KB)
--------plot_digits.py(5KB)
--------plot_dirty_tuning.py(5KB)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(1KB)
----Makefile(1KB)