高斯过程分类的概率预测

本文介绍了高斯过程分类(GPC)的概率预测,通过RBF核函数的不同超参数选择,展示了优化对数边际似然(LML)对模型性能的影响。

20新闻组数据集加载与向量化

本文介绍了如何使用sklearn库加载和向量化20新闻组数据集,包括参数设置和数据预处理。

数据标准化处理

本页面介绍了数据标准化的概念、方法以及在机器学习中的应用。

使用自定义核的SVM分类示例

本页面展示了如何使用支持向量机(SVM)进行分类,并使用自定义核函数。

特征选择与变量依赖性分析

本页面介绍了如何使用F-test和互信息方法来分析特征与目标变量之间的依赖性,并展示了相应的Python代码实现。

scikit-learn 1.2版本发布亮点

本文介绍了scikit-learn 1.2版本的新特性、改进和bug修复。

扩展学习与大数据处理

本文介绍了如何使用扩展学习技术处理大数据,包括流式实例处理、特征提取和增量学习算法的应用。

机器学习评分器的创建与使用

本文介绍了如何使用scikit-learn库中的make_scorer函数来创建一个评分器,并详细解释了其参数和使用方法。

递归特征消除与交叉验证

本页面介绍了如何使用递归特征消除(RFE)结合交叉验证来自动调整所选特征的数量。

随机化算法与主成分分析

本文介绍了随机化算法在主成分分析中的应用,包括算法原理、参数设置和代码示例。

生成Friedman #2回归问题数据集

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。

支持向量机与自定义核函数

本文介绍了如何使用支持向量机(SVM)结合自定义核函数进行数据分类,并展示了如何通过matplotlib进行数据可视化。

不同聚类算法的比较分析

本文通过生成的二维数据集,比较了多种聚类算法的特性和效果,包括参数敏感度和对不同数据结构的适应性。

K最近邻分类器示例

本示例展示了如何使用K最近邻分类器对iris数据集进行训练,并观察不同权重参数下决策边界的变化。

数据子集选择工具

本页面介绍了一个用于选择数据子集的工具,它支持多种数据类型和索引方式,适用于数据分析和处理。

人脸检测与分类

本教程介绍了如何使用PCA和SVM对人脸数据集进行特征提取和分类。

数据可视化API使用指南

本网页介绍了如何使用数据可视化API进行快速绘图和视觉调整,无需重新计算。

均值绝对误差回归损失计算

本文介绍了均值绝对误差回归损失的计算方法,包括参数说明、返回值以及示例代码。

稀疏数据集加载指南

本文介绍了如何使用Python加载SVMLight/LibSVM格式的稀疏数据集,并提供了代码示例。

受限玻尔兹曼机与逻辑回归分类器

本文介绍了如何使用受限玻尔兹曼机(RBM)进行特征提取,并结合逻辑回归分类器进行手写数字识别。

特征排列重要性与随机森林分类器

本文探讨了如何使用排列重要性来评估随机森林分类器中特征的重要性,并展示了如何处理多重共线性问题,以提高模型的准确性。

卡方检验特征选择

本文介绍了如何使用卡方检验进行特征选择,以提高分类任务的性能。

谱聚类算法在数据子集分析中的应用

本文介绍了谱聚类算法在数据分析中的应用,特别是如何通过同时考虑数据矩阵的行和列来识别数据中的局部结构。

汉明损失计算

本文介绍了汉明损失的概念、计算方法以及在多类分类和多标签分类中的应用。

鸢尾花数据集介绍

本网页介绍了著名的鸢尾花数据集,包括数据集的基本信息、参数、返回值以及如何在Python中加载和使用该数据集。

平衡准确率计算方法

本文介绍了平衡准确率的概念,它用于处理二分类和多类分类问题中的数据不平衡问题,定义为每个类别召回率的平均值。

均方误差回归损失计算

本文介绍了均方误差回归损失的概念、计算方法和在机器学习中的应用。

高斯混合模型协方差类型比较

本网页展示了高斯混合模型(GMM)中不同协方差类型在鸢尾花数据集上的性能比较。

迭代插补与回归分析

本网页介绍了如何使用迭代插补方法处理缺失值,并与不同的回归分析器进行比较。

像素间连接图的构建

本页面介绍了如何构建一个3D图像中像素间的连接图,包括参数说明、代码示例和返回结果的解释。

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