Top-k 准确率评分

本页面介绍了Top-k准确率评分的概念、参数、返回值以及示例代码。

鸢尾花数据集的3D可视化

本页面展示了如何使用PCA方法对鸢尾花数据集进行降维,并在三维空间中进行可视化展示。

提升开源项目效率的实践指南

本文介绍了如何通过优化问题、代码审查和团队协作来提高开源项目的效率和质量。

标签传播算法学习复杂数据结构

本文介绍了如何使用标签传播算法学习复杂数据结构,并通过可视化展示了算法的效果。

概率主成分分析与因子分析模型选择

本文比较了概率主成分分析(PCA)和因子分析(FA)在不同噪声条件下的模型选择和协方差估计能力。通过交叉验证和不同协方差估计器的比较,展示了PCA和FA在处理同质和异质噪声数据时的表现。

数据科学中的无监督学习技术

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。

Cohen's Kappa一致性统计量计算

本页面介绍了Cohen's Kappa一致性统计量的计算方法,这是一种衡量两个标注者在分类问题上达成一致程度的统计指标。

稀疏不相关设计回归问题生成

本页面介绍了如何使用sklearn库生成一个具有稀疏不相关设计和少量信息特征的回归问题数据集。

机器学习算法比较

本文通过比较KNN和逻辑回归算法在Digits数据集上的性能,展示了两种算法在分类任务上的表现。

降维技术:邻域成分分析

本文介绍了使用邻域成分分析(NCA)进行降维的方法,并与PCA和LDA进行了比较。

压缩感知:L1正则化下的断层成像重建

本页面介绍了如何利用L1正则化技术进行断层成像的图像重建。

多标签数据集的生成与分类

本文介绍了如何生成多标签数据集,并使用PCA和CCA进行降维,最后通过SVM进行分类。

多项式与样条插值示例

本网页展示了如何使用岭回归来近似一个函数,通过多项式和样条插值方法。

图像去噪与字典学习

本网页介绍了使用在线字典学习和不同的变换方法对浣熊脸部图像碎片进行去噪的过程。

支持向量机在不平衡数据集上的应用

本网页介绍了如何在不平衡数据集上使用支持向量机(SVM)进行分类,并展示了如何绘制决策边界。

机器学习算法性能比较

本网页展示了不同机器学习算法在手写数字数据集上的性能比较。

K最近邻分类器示例

本示例展示了如何使用K最近邻分类器对iris数据集进行训练,并观察不同权重参数下决策边界的变化。

机器学习库Scikit-learn入门指南

本网页介绍了如何使用Scikit-learn库进行机器学习任务,包括模型拟合、数据预处理、模型选择、模型评估等基本概念和操作。

不平衡数据集的类别权重估计

本文介绍了如何在不平衡数据集中估计类别权重,以提高机器学习模型的性能。

正交匹配追踪算法(OMP)详解

本文详细介绍了正交匹配追踪算法(OMP)的实现和应用,包括算法原理、参数说明、代码示例以及与其他算法的比较。

支持向量机(SVM)的平局破解示例

本文介绍了在多类分类问题中,支持向量机(SVM)的平局破解参数break_ties对决策边界的影响。

文档语料库的主题模型提取

本页面展示了在文档语料库上应用非负矩阵分解(NMF)和潜在狄利克雷分配(LDA)来提取主题结构的加法模型,并使用基于权重的前几个词作为条形图表示每个主题。

ROC与DET曲线比较分类器性能

本文介绍了如何使用ROC和DET曲线来比较不同分类器的性能,并提供了相应的Python代码实现。

决策树规则报告生成器

本网页提供了一个工具,用于生成决策树的规则文本报告。用户可以通过输入决策树模型和特征名称,生成易于阅读的决策树规则文本。

岭回归与正则化

本文介绍了岭回归和正则化的概念,以及如何通过调整正则化参数来平衡模型的预测准确性和泛化能力。

随机森林与多输出回归估计器的比较

本文通过一个实例比较了随机森林回归器和多输出回归估计器的性能。

SVM分类器在鸢尾花数据集上的应用

本页面展示了在鸢尾花数据集上使用不同SVM分类器的效果,包括线性和非线性模型的决策边界。

特征量化变换方法

本文介绍了一种基于分位数信息的特征变换方法,旨在将特征变换为均匀或正态分布,以减少异常值的影响并提高不同尺度变量的可比性。

协方差估计与分类性能提升

本网页探讨了Ledoit-Wolf和Oracle Approximating Shrinkage (OAS)估计器如何提升分类性能。

多类分类策略比较

本文探讨了在目标变量包含多于两个类别时的分类问题,即多类分类问题,并比较了不同的多类分类策略。

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