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本文介绍了使用坐标下降法计算Lasso回归路径的过程，包括参数设置、优化函数、以及如何使用Python实现。

本页面展示了如何使用Box-Cox和Yeo-Johnson变换将不同分布的数据映射到正态分布，并通过QuantileTransformer进行比较。

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本文详细介绍了正交匹配追踪（OMP）算法的原理、参数设置以及在机器学习中的应用示例。

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本文介绍了基于特征矩阵的Ward聚类算法，这是一种递归合并聚类方法，旨在最小化簇内方差。

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本网页介绍了数据预处理和特征提取的基本概念、方法和技术，包括标准化、归一化、编码分类特征、缺失值处理、多项式特征生成、无监督降维等。

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本文介绍了汉明损失的概念、计算方法以及在多类分类和多标签分类中的应用。

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这篇文章通过生成一个简单的数据集，展示了如何使用逻辑回归和线性回归模型对数据进行分类，并比较了两种模型的效果。