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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。

本文介绍了如何使用谱聚类算法对文档进行双聚类处理，并比较了该方法与传统的MiniBatchKMeans聚类算法的效果。

本文比较了随机搜索和网格搜索在优化线性SVM的超参数时的效果和效率。

本文探讨了KMeans聚类算法在处理不同数据分布时的表现，包括非等方差、非等大小聚类，以及如何通过高斯混合模型解决这些问题。

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本文比较了在支持向量机(SVC)估计器中，使用连续减半搜索(HalvingGridSearchCV)和网格搜索(GridSearchCV)进行参数搜索的效果，并展示了两者的效率和准确性。

本文介绍了如何使用集成学习中的投票分类器对鸢尾花数据集进行分类，并展示了不同分类器预测结果的对比。

本文介绍了如何使用机器学习管道进行特征选择和模型训练，并展示了如何预测新样本和检查管道步骤。

本文介绍了如何使用随机SVD算法来分析维基百科内部链接图，以计算页面的重要性。

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本文通过分析神经网络的权重，探讨学习行为，使用MNIST数据集训练MLP分类器，并通过可视化权重矩阵来理解学习过程。

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