本文介绍了如何对分类器进行概率校准,并通过Brier分数评估校准后的概率质量。比较了高斯朴素贝叶斯分类器在未校准、sigmoid校准和等温校准下的性能。
本文介绍了最小协方差行列式估计器(MCD),这是一种在数据集中存在异常值时,用于估计协方差矩阵的稳健方法。
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相对于其邻居的局部密度偏差。本文介绍了如何在scikit-learn中使用LOF进行异常检测,并展示了如何生成带有异常值的数据集,拟合模型并绘制结果。
本网页探讨了如何在模型复杂度和交叉验证得分之间找到平衡,通过调整PCA组件的数量来实现。
本页面介绍了机器学习中数据集加载和预处理的多种方法,包括数据集的获取、加载以及样本生成器的使用。
本页面展示了如何在使用线性支持向量机(LinearSVC)时获取支持向量。通过matplotlib和sklearn库,我们能够可视化分类边界和支持向量。
V-Measure是一种用于评估聚类效果的外部指标,它综合了同质性和完备性两个维度,提供了一个介于0到1之间的评分,以衡量聚类的质量。
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。
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。
本页面介绍了如何使用sklearn库对数组或稀疏矩阵进行阈值化处理,包括参数说明、返回值以及示例代码。
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。
本文介绍了加州房屋数据集的基本信息,包括数据维度、特征描述以及如何使用scikit-learn库加载和操作该数据集。
本文介绍了一种计算加权众数的方法,通过给定的数组和权重,找到出现频率最高的值及其对应的加权计数。
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本文介绍了如何使用sklearn库中的make_classification函数生成一个随机的多类分类问题,包括参数设置和示例代码。
本文探讨了不同的机器学习策略,包括SGD和Adam,以及它们在不同数据集上的表现。
本文介绍了半监督学习中的自我训练分类器在乳腺癌数据集上的应用,分析了不同阈值对分类器性能的影响。
本文介绍了如何使用不同的稳健线性估计方法来拟合一个正弦函数,并比较了在不同情况下它们的表现。
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