局部异常因子(LOF)异常检测方法

局部异常因子(LOF)是一种无监督异常检测方法,用于计算给定数据点与其邻居的局部密度偏差。本网页介绍了如何使用LOF进行异常检测,包括生成带有异常值的数据、模型拟合、结果绘图等步骤。

稳健回归估计器:Theil-Sen与OLS和RANSAC的比较

本文比较了Theil-Sen估计器与OLS和RANSAC估计器在处理异常值时的性能,并提供了Python代码示例。

正交匹配追踪算法在信号恢复中的应用

本文介绍了使用正交匹配追踪算法从带有噪声的测量中恢复稀疏信号的过程,包括算法的实现和结果展示。

岭回归系数分析

本页面介绍了岭回归中系数的变化情况,并展示了如何通过调整正则化参数来平衡模型的偏差和方差。

概率主成分分析与因子分析模型选择

本文比较了概率主成分分析(PCA)和因子分析(FA)在不同噪声条件下的模型选择和协方差估计能力。通过交叉验证和不同协方差估计器的比较,展示了PCA和FA在处理同质和异质噪声数据时的表现。

均值漂移算法带宽估计

本页面介绍了均值漂移算法中带宽估计的重要性以及如何使用sklearn库中的estimate_bandwidth函数进行带宽估计。

半监督分类器与SVM在Iris数据集上的决策边界比较

本文比较了在Iris数据集上使用半监督分类器Label Spreading、Self-training和SVM生成的决策边界。

模型验证与参数调优指南

本文详细介绍了模型验证和参数调优的方法,包括交叉验证、参数搜索、决策阈值调整和评估指标。

线性回归与岭回归方差比较

本文探讨了在数据点较少时,线性回归和岭回归在预测方差上的差异,并提供了相应的Python代码示例。

谱聚类图像分割技术

本文介绍了一种利用谱聚类算法进行图像分割的技术,通过构建图模型并应用梯度最小化策略来分离图像中的不同对象。

高斯混合模型(GMM)在鸢尾花数据集上的应用

本文介绍了高斯混合模型(GMM)在鸢尾花数据集上的应用,包括不同协方差类型的表现比较和代码实现。

多标签分类数据可视化

本页面展示了如何使用Python和matplotlib库来可视化多标签分类数据。

聚类算法的收敛性研究

本文探讨了KMeans和MiniBatchKMeans聚类算法的不同初始化策略对算法收敛性的影响,并提供了代码示例。

非负最小二乘法与普通最小二乘法比较

本文介绍了非负最小二乘法与普通最小二乘法在回归系数估计上的比较,并提供了相应的Python代码示例。

集成树模型在鸢尾花数据集上的决策面

本文介绍了如何在鸢尾花数据集上使用集成树模型绘制决策面。

距离计算函数详解

本文详细介绍了如何使用机器学习库中的函数来计算两点之间的最小距离,并提供了代码示例和参数说明。

流形学习方法比较

本网页介绍了流形学习方法在S曲线数据集上的应用,包括局部线性嵌入、等距映射、多维尺度分析等算法的比较。

稀疏矩阵的均值和方差计算

本页面介绍了如何在Python中使用稀疏矩阵计算均值和方差,并提供了示例代码。

亲和力传播聚类算法演示

本页面展示了亲和力传播聚类算法的实现过程,包括数据生成、算法应用、结果评估和可视化展示。

支持向量机(SVM)参数C对分离线的影响

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。

使用预计算的Gram矩阵和加权样本拟合ElasticNet

本教程展示了如何在使用加权样本的同时,预计算Gram矩阵来拟合ElasticNet模型。

人脸特征的在线学习

本网页展示了如何使用scikit-learn的在线API来通过分块处理大型数据集,以学习一组构成人脸的图像块。

处理缺失值的欧几里得距离计算

本文介绍了一种在存在缺失值的情况下计算欧几里得距离的方法,详细解释了算法原理,并提供了Python代码示例。

聚类性能评估中随机标记的影响

本文探讨了随机标记对聚类评估指标的影响,并通过实验分析了固定和变化的真值标签对聚类结果的影响。

机器学习模型和复杂流程的展示

本网页介绍了如何在机器学习中展示模型和复杂的数据处理流程,包括如何使用不同的编码器和标准化工具。

数据生成器在机器学习中的应用

本文介绍了多种数据生成器,包括分类、聚类、回归和流形学习的数据生成器,以及它们在机器学习中的应用。

图像分割的谱聚类算法示例

本网页介绍了如何使用谱聚类算法进行图像分割的示例,包括代码实现和结果展示。

线性回归模型实例

本文介绍了如何使用scikit-learn库中的线性回归模型来预测糖尿病数据集的进展情况。

弗里德曼回归问题 #1

本页面介绍了弗里德曼回归问题 #1 的数据生成方法和相关参数。

贝叶斯岭回归曲线拟合示例

本网页介绍了如何使用贝叶斯岭回归对正弦波数据进行曲线拟合,并探讨了初始参数选择对模型的影响。

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