本文介绍了多种数据预处理技术,包括二值化、特征缩放、编码器等,旨在帮助数据科学家和工程师更好地准备数据以进行机器学习。
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本文介绍了如何使用谱聚类技术对图像进行分割,包括kmeans、离散化和QR分解等方法。
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本文介绍了如何使用Haversine公式计算地球表面两点之间的距离。
本文介绍了一种基于局部异常因子(LOF)的无监督异常检测方法,该方法通过计算给定数据点与其邻居的局部密度偏差来识别异常值。
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本文探讨了数据科学中邻近分析技术的应用,包括TSNE、核密度估计、最近邻分类和异常检测等。
本文介绍了一种数据标准化方法,通过中心化和基于四分位数范围的缩放来处理数据,适用于机器学习中的预处理步骤。
本文介绍了如何使用RANSAC算法对含有异常值的数据进行鲁棒的线性模型拟合。
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本文介绍了多种集成学习算法,包括AdaBoost、Bagging、ExtraTrees、Gradient Boosting、Isolation Forest、Random Forest、Stacking和Voting等。
本页面介绍一种用于排序稀疏图的算法,该算法确保每一行的值按照递增顺序存储。
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本文介绍了如何使用成本复杂性剪枝来控制决策树的规模,并通过实例代码展示了不同ccp_alpha值对决策树的影响。
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本文详细介绍了随机抽样算法的实现方式,包括无替换抽样的概念、参数设置、不同抽样方法的适用场景以及代码示例。
本文介绍了如何使用RBFSampler和Nystroem方法来近似径向基函数核的特征映射,并在手写数字数据集上使用SVM进行分类。
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