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本文探讨了高斯过程分类（GPC）在不同超参数选择下的预测概率，以及优化对数边缘似然（LML）对模型性能的影响。

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本网页介绍了在使用ElasticNet模型时，如何对加权样本进行预处理以计算Gram矩阵。

本文介绍了随机投影降维技术，包括其理论基础Johnson-Lindenstrauss引理，以及如何通过高斯随机投影和稀疏随机投影来减少数据维度，同时保持数据间距离的近似不变。

本网页介绍了如何使用非负矩阵分解（NMF）和潜在狄利克雷分配（LDA）对文档集合进行主题提取，并展示了使用Python和scikit-learn库实现的代码示例。

本页面提供了一个用于生成棋盘状结构数组的函数，该数组可用于双聚类分析。

本文介绍了如何使用pytest的参数化装饰器来检查评估器是否符合scikit-learn的API规范。

本文介绍了如何通过随机排列特征值的方法来评估模型中各个特征的重要性，并探讨了该方法的优势和局限性。

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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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本文介绍了MaxAbsScaler的作用、参数、使用注意事项以及示例代码。MaxAbsScaler是一种将数据特征缩放到[-1, 1]范围内的标准化方法，适用于机器学习和数据科学领域。

本文通过乳腺癌数据集演示了自训练分类器在不同阈值设置下的效果。

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本文通过合成数据和艾姆斯房价数据集，探讨了在回归分析中对目标变量进行变换以提高模型预测精度的方法。

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鸢尾花数据集是一个经典的多类分类数据集，用于机器学习教学和实践。

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本文探讨了机器学习中的两个基本问题：预测模型的建立和基于概率预测的决策制定。

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