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。
本文介绍了如何使用PCA和SVM技术进行人脸识别的实现过程,包括数据预处理、模型训练和结果评估。
本文介绍了使用最近邻分类器和邻域成分分析对数据进行分类的方法,并展示了如何绘制决策边界。
本页面展示了如何使用Python和matplotlib库来可视化支持向量机(SVM)分类器在鸢尾花数据集上的决策边界。
本网页展示了不同在线求解器在手写数字数据集上的性能比较。
本页面展示了如何使用Python和matplotlib库来可视化多标签分类数据。
本文介绍了高斯过程分类器(GPC)在鸢尾花数据集上的应用,包括各向同性和各向异性径向基函数(RBF)核的使用和比较。
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。
本网页介绍了如何加载和使用Labeled Faces in the Wild (LFW)人脸数据集,包括数据集的参数设置和使用示例。
本网页通过构建人工数据集,展示了单调约束在梯度提升估计器中的应用及其对模型预测的影响。
本文介绍了如何使用轮廓系数来评估KMeans聚类算法的效果,并通过数据可视化展示了不同聚类数量下的结果。
本页面介绍了如何使用瑞士卷数据集生成器来创建三维数据点,并提供了代码示例和相关参考。
本网页介绍了如何使用因子分析和旋转技术来可视化鸢尾花数据集中的模式。
本文介绍了如何使用set_output API来配置scikit-learn中的Transformer,使其输出Pandas DataFrame,便于数据分析和可视化。
本页面介绍了层次聚类算法在瑞士卷数据集上的应用,包括无结构和有结构的聚类方法,并提供了相应的Python代码示例。
本页面介绍了均值漂移算法的基本概念和实现,包括算法的数学原理、Python代码示例和可视化结果。
本网页展示了如何使用Python中的matplotlib和sklearn库来生成和可视化两个不同中心和协方差矩阵的高斯分布数据,并拟合高斯混合模型。
本文介绍了各种数据生成器的用途和特点,包括分类、聚类、回归、流形学习和分解等类型的数据生成器。
本页面展示了如何使用基于邻居的查询(特别是核密度估计)来处理地理空间数据,使用基于Haversine距离度量的球面坐标。
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。
本文详细介绍了最新版scikit-learn中的bug修复、性能提升以及新增的关键特性。
本页面介绍了如何使用Python的sklearn库来计算两个向量数组之间的欧几里得距离矩阵,包括计算方法、参数说明以及示例代码。
本网页介绍了如何使用机器学习可视化API来比较ROC曲线,并展示了如何加载数据、训练支持向量分类器和随机森林分类器,以及如何绘制ROC曲线。
本文介绍了如何使用排列重要性方法来评估机器学习模型中各个特征的重要性。
本网页展示了如何计算Lasso、Lasso-LARS和Elastic Net正则化路径上的系数。
本文介绍了精确度的计算方法,包括二分类和多分类情况下的计算公式和参数设置。
本文介绍了Calinski-Harabasz分数的定义、参数、返回值以及如何使用Python中的sklearn库进行计算。
本页面介绍了多任务Lasso回归模型,这是一种在多个回归问题中联合选择特征的方法,并通过模拟数据生成和模型拟合来展示其稳定性和效果。
本文介绍了开源项目scikit-learn的决策制定过程,包括社区成员如何反馈、互动以及不同角色的职责和决策方式。
本文介绍了随机梯度下降(SGD)的早期停止策略,这是一种在训练过程中,通过监控验证集的预测分数来提前结束训练,以防止过拟合并提高模型泛化能力的方法。