生成双聚类结构数组

本文介绍了如何生成一个用于双聚类的常数块对角结构数组,包括参数说明、返回值以及示例代码。

梯度提升树的OOB估计

本文介绍了梯度提升树中OOB估计的概念、计算方法以及如何使用OOB估计来确定模型的最佳迭代次数。

DBSCAN聚类算法演示

本页面展示了DBSCAN聚类算法的实现和评估,包括数据生成、算法应用、结果可视化和性能评估。

数据科学中的无监督学习技术

本文介绍了数据科学中无监督学习的各种技术,包括降维、聚类、双聚类、信号分解、协方差估计、异常检测和密度估计等。

k-邻居图计算

本文介绍了如何使用k-邻居图计算方法来分析样本数据,包括参数设置和代码示例。

字典学习矩阵分解问题解决方案

本页面提供了一个关于如何使用字典学习解决矩阵分解问题的详细解释,包括算法参数、代码示例和结果分析。

梯度提升算法演示

本网页介绍了梯度提升算法的基本概念和实现,包括正则化、随机梯度下降和特征采样等策略,以及如何使用Python进行梯度提升分类模型的训练和评估。

森林覆盖类型数据集加载指南

本文介绍了如何使用scikit-learn库加载森林覆盖类型数据集,并提供了详细的参数说明和示例代码。

Tweedie偏差回归损失计算

本文介绍了Tweedie偏差回归损失的计算方法,包括参数设置和不同分布类型下的计算公式。

贝叶斯回归器比较

本网页比较了两种不同的贝叶斯回归器:自动相关性确定(ARD)和贝叶斯岭回归。通过生成合成数据集,展示了这两种模型的系数估计,并使用多项式特征展开来拟合非线性关系。

归纳式聚类与分类器结合

本文介绍了如何将归纳式聚类与分类器结合使用,以提高对新数据样本的分类效率。

层次聚类分析:结构化与非结构化

本网页介绍了层次聚类分析中结构化与非结构化的区别,并通过瑞士卷数据集的实例演示了两种方法的应用。

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。

偏差-方差分解与集成学习

本文通过比较单个估计器与集成方法(如Bagging)在回归问题中的偏差-方差分解,探讨了模型的偏差、方差和噪声对预测误差的影响。

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。

交叉验证行为可视化

本文介绍了如何在Python的scikit-learn库中使用不同的交叉验证对象,并提供了一个可视化示例来比较它们的行为。

核密度估计(KDE)示例

本文介绍了核密度估计(KDE)技术,这是一种强大的非参数密度估计方法,用于从数据集中学习生成模型,并从中抽取新的样本。

决策树回归与AdaBoost算法

本页面介绍了使用AdaBoost算法增强决策树回归模型的过程,包括数据准备、模型训练与预测以及结果可视化。

图像分割:谱聚类算法示例

本网页展示了如何使用谱聚类算法对图像进行分割,将图像分解为多个部分同质区域。

交叉验证生成器工具

本页面介绍了一个用于构建交叉验证生成器的工具,包括参数说明、使用方法以及示例代码。

L1距离计算示例

本页面介绍了如何使用sklearn库中的函数计算两个样本集之间的L1距离,即曼哈顿距离,并提供了代码示例。

距离矩阵计算指南

本页面提供了关于如何计算距离矩阵的详细指南,包括不同的距离度量方法和参数设置。

数据转换方法 - 幂变换

幂变换是一种参数化的数据转换方法,用于将数据转换为更接近正态分布的形式,以解决非恒定方差或需要正态分布的情况。

数据局部结构的图连接性分析

本文探讨了在数据聚类中使用图连接性来捕捉数据的局部结构,并分析了稀疏连接矩阵的优势和不同链接方法的稳定性。

学习曲线分析

本文介绍了如何使用学习曲线来分析模型在不同训练集大小下的表现,并通过交叉验证来评估模型的稳定性和准确性。

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。

嵌套与非嵌套交叉验证比较

本文比较了在鸢尾花数据集上的分类器上嵌套与非嵌套交叉验证策略。嵌套交叉验证通常用于训练需要优化超参数的模型。

弹性网络回归模型

本页面介绍了弹性网络回归模型的计算方法和参数配置,包括单输出和多输出任务的优化函数,以及如何使用坐标下降法来计算模型。

模型评估指标指南

本指南提供了模型评估中使用的各类指标的详细说明,包括分类、回归、聚类和双聚类评估指标。

单类SVM算法介绍

本文介绍了单类SVM算法,这是一种无监督学习算法,用于新颖性检测,能够将新数据分类为与训练集相似或不同。

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