Einführung
In diesem Lab werden wir uns mit Kernel Ridge Regression (KRR) und ihrer Implementierung mithilfe der scikit-learn-Bibliothek in Python befassen. KRR kombiniert Ridge Regression mit dem Kernel-Trick, um eine lineare Funktion im durch den Kernel induzierten Raum zu lernen. Es ist eine nicht-lineare Regressionsmethode, die nicht-lineare Beziehungen zwischen Eingangs- und Ausgangsvariablen handhaben kann.
Tipps für die VM
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback ab, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.