minor
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parent
cee77bc88c
commit
ef6db6e85a
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@ -57,9 +57,9 @@ Ce système s'écrit également sous forme matricielle :
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y^{(1)} \\ y^{(2)} \\ \dots \\ y^{(n)}
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y^{(1)} \\ y^{(2)} \\ \dots \\ y^{(n)}
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\end{array} \right)
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\end{array} \right)
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\]
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\]
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Chaque ligne $i$ de la matrice du terme de gauche de l'égalité ci-dessus est le vecteur ligne $\mathbf{x}^{(i)T}$ avec l'addition d'un premier terme constant qui correspond au paramètre $\beta_0$. En nommant cette matrice $\mathbf{X}^T$, le système linéaire ci-dessus s'écrit :
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Chaque ligne $i$ de la matrice du terme de gauche de l'égalité ci-dessus est le vecteur ligne $\mathbf{x}^{(i)T}$ avec l'addition d'un premier terme constant qui correspond au paramètre $\beta_0$. En nommant cette matrice $\mathbf{X}$, le système linéaire ci-dessus s'écrit :
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\[
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\[
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\mathbf{X}^T \mathbf{\boldsymbol\beta} = \mathbf{y}
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\mathbf{X} \mathbf{\boldsymbol\beta} = \mathbf{y}
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\]
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\]
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Soit le cas particulier où $x$ est un scalaire et $f$ est un polynôme de degré $p$ :
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Soit le cas particulier où $x$ est un scalaire et $f$ est un polynôme de degré $p$ :
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\[
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\[
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@ -4,7 +4,7 @@ author: "Pierre-Edouard Portier"
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documentclass: book
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documentclass: book
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geometry: margin=2cm
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geometry: margin=2cm
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fontsize: 12pt
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fontsize: 12pt
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date: "22 Jan 2023"
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date: "5 Mar 2023"
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toc: true
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toc: true
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classoption: fleqn
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classoption: fleqn
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bibliography: intro_to_ml.bib
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bibliography: intro_to_ml.bib
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6
pad.R
6
pad.R
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@ -42,6 +42,9 @@
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# krm <- krr(X.entr, Y.entr)
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# krm <- krr(X.entr, Y.entr)
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# krm.yh <- predict(krm, X.test)
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# krm.yh <- predict(krm, X.test)
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# krm.mae <- mean(abs(krm.yh - Y.test)) # 35445.1
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# krm.mae <- mean(abs(krm.yh - Y.test)) # 35445.1
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# nakrm <- nakr(X.entr, Y.entr, nb.landmarks=1600)
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# nakrm.yh <- predict(nakrm, X.test)
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# nakrm.mae <- mean(abs(nakrm.yh - Y.test)) # 65454.18
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# source("15_loocv_code.R")
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# source("15_loocv_code.R")
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# rm <- ridge(X.entr, Y.entr)
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# rm <- ridge(X.entr, Y.entr)
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# rm.yh <- predict(rm, X.test)
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# rm.yh <- predict(rm, X.test)
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@ -50,6 +53,3 @@
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# rfm <- randomForest(X.entr, Y.entr)
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# rfm <- randomForest(X.entr, Y.entr)
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# rfm.yh <- predict(rfm, X.test)
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# rfm.yh <- predict(rfm, X.test)
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# rfm.mae <- mean(abs(rfm.yh - Y.test)) # 34229.02
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# rfm.mae <- mean(abs(rfm.yh - Y.test)) # 34229.02
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# nakrm <- kfold.nakr(X.entr, Y.entr, nb.landmarks=500)
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# nakrm.yh <- predict(nakrm, X.test)
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# nakrm.mae <- mean(abs(nakrm.yh - Y.test)) # 65454.18
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