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本文介绍了图形Lasso算法,这是一种用于估计稀疏协方差矩阵的L1惩罚估计器。
本文介绍了如何使用带有多项式特征的线性回归来近似非线性函数,并通过交叉验证来评估模型的过拟合或欠拟合。
本文详细介绍了LARS路径算法的工作原理和参数设置,包括算法的目标函数、参数详解以及代码示例。
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。
本文比较了核岭回归(KRR)与支持向量回归(SVR)两种机器学习模型在数据拟合和预测任务中的性能差异。
本文介绍了如何使用sklearn.metrics.cluster中的contingency_matrix函数来构建描述真实标签与预测标签之间关系的矩阵。
本文介绍了孤立森林算法的基本概念,并通过Python代码示例展示了如何在玩具数据集上训练孤立森林模型,并可视化其决策边界。
本文介绍了一种用于衡量两个聚类结果相似度的指标,即Rand指数。通过比较真实类别标签与预测聚类标签之间的一致性来计算相似度得分。
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本文介绍了如何使用马氏距离来衡量高斯分布数据中单个观测值与分布模式之间的距离,并讨论了稳健协方差估计器在处理异常值时的优势。
本文介绍了随机化奇异值分解(SVD)的算法及其在大规模数据集上的快速应用。
葡萄酒数据集是一个经典的多类分类数据集,包含178个样本,每个样本有13个特征。
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本文通过合成数据和艾姆斯房价数据集探讨了在回归模型中对目标变量进行转换的益处。
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