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本文比较了非负最小二乘法(NNLS)和普通最小二乘法(OLS)在拟合线性模型时的表现,包括回归系数的比较和模型的稀疏性。
本文介绍了线性回归模型在拟合非线性函数时可能遇到的拟合不足和过拟合问题,并通过多项式特征来展示如何近似非线性函数。
Scikit-learn 是一个开源的机器学习库,用于Python编程语言。本页面介绍Scikit-learn项目的起源、发展、团队成员以及如何引用和支持该项目。
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。
本文介绍了如何使用numpy中的RandomState对象来控制随机数生成,以及其在机器学习中的应用示例。
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本文介绍了一个用于验证标量参数类型和值的函数,包括参数的名称、目标类型、最小值、最大值以及边界包含情况。
使用Python和机器学习库对8x8像素的手写数字图像进行分类和识别。
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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局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE)是一种非线性降维技术,用于数据的可视化和分析。本文介绍了LLE的基本概念、参数设置以及如何在Python中使用。
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