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本文讨论了如何从少量样本中估计概率模型的精度矩阵，包括高斯模型的参数化、数据采样、以及不同估计器的性能比较。

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本文比较了在数据集中存在异常值时，使用鲁棒估计器和经验估计器对协方差矩阵进行估计的效果。

本文介绍了如何使用梯度提升回归模型来处理糖尿病数据集的回归问题，并展示了模型的训练过程、误差计算以及特征重要性的可视化。

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本文介绍了独立成分分析（ICA）的FastICA算法实现，包括算法参数、原理和应用示例。

本文介绍了如何通过随机排列特征值的方法来评估模型中各个特征的重要性，并探讨了该方法的优势和局限性。

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本文比较了随机搜索和网格搜索在优化线性SVM的超参数方面的效率和性能。

本文介绍了如何在不平衡数据集中估计样本权重，以帮助改善分类模型的性能。

本文介绍了机器学习库scikit-learn的最新版本中新增的一些关键特性和改进，包括固定阈值分类器、阈值优化分类器、PCA性能提升等。

本页面介绍了如何使用Python的sklearn库生成Friedman #2回归问题的数据集，包括数据的生成方法和参数说明。

本文讨论了在模型选择过程中使用嵌套交叉验证和非嵌套交叉验证的策略，以及它们在优化模型参数时的差异。

本文通过一个简单的数据集，展示了在目标变量与数据中的某些低方差方向强相关时，偏最小二乘回归（PLS）如何优于主成分回归（PCR）。

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本文分析了随机标签对聚类评估指标的影响，并通过实验展示了不同指标在固定和变化的类别数量下的表现。

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本页面介绍如何将决策树模型导出为GraphViz格式，并提供了详细的参数说明和示例代码。

本文介绍了如何使用Python进行多维尺度分析（MDS）和非度量多维尺度分析（NMDS），并通过代码示例展示了两种方法在数据可视化中的应用。

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本文通过比较KNN和逻辑回归算法在Digits数据集上的性能，展示了两种算法在分类任务上的表现。

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本文介绍了一个用于生成多标签分类问题的Python函数，包括其参数、返回值和使用示例。

本文通过图形展示了支持向量机中参数C对数据分离线的影响，以及如何通过调整C值来优化模型的泛化能力。

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