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- hbase_open()
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- hdfs_close()
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- hdfs_exists()
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- sinh()
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- skew ()
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lasso ()
描述：
用lasso回归建模和预测。
语法：
|
lasso(X, Y, learning_rate, iterations) |
用lasso回归拟合X和Y，返回模型信息，包括系数矩阵和截距。模型信息可以作为lasso(X’, F)中的参数F进行拟合计算。 |
|
lasso(X’, F) |
计算同列数矩阵的拟合结果，即用模型F在X’上进行预测，返回向量。 |
描述：
外部库函数，外部库的使用请参考《外部库使用指南》。
用lasso回归建模和预测。
参数：
|
X |
矩阵。 |
|
Y |
向量，和X行数相同。 |
|
learning_rate |
学习率，(0,1)之间的小数，默认值0.01。 |
|
iterations |
迭代次数，默认值1000。 |
|
X’ |
和X列数相同的矩阵。 |
|
F |
lasso(X, Y, learning_rate, iterations)的返回结果。 |
返回值：
矩阵/向量
示例：
|
|
A |
|
|
1 |
[[19,1],[25,1],[31,1],[38,1],[44,1]] |
|
|
2 |
[19,32.3,49,73.3,97.8] |
|
|
3 |
=lasso(A1,A2,0.001,10000) |
用lasso回归拟合A1和A2，返回值A3(1)为系数矩阵，A3(2)为截距。 |
|
4 |
=lasso(A1,A3) |
用模型A3预测A1，可以和真实值A2对比。 |
