本文介绍了如何使用scikit-learn库中的cross_validate函数来评估机器学习模型的性能，包括参数设置和使用示例。

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本文介绍了基于Xi方法的OPTICS聚类算法，包括算法参数、执行过程以及代码示例。适用于数据科学和机器学习领域。

本文介绍了如何使用一种高效的方法来计算一个点与一组点之间的最小距离。

本文比较了随机搜索和网格搜索在优化线性SVM的超参数方面的效率和性能。

本文介绍了非负最小二乘法与普通最小二乘法在回归系数估计上的比较，并提供了相应的Python代码示例。

本文探讨了不同的机器学习策略，包括SGD和Adam，以及它们在不同数据集上的表现。

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本文介绍了如何计算精确度和召回率，以及如何为二分类任务绘制精确度-召回率曲线。

本页面提供了一个使用Python的sklearn库中的gen_batches函数来生成批量数据的示例。

本文通过合成数据和艾姆斯房价数据集探讨了在回归模型中对目标变量进行转换的益处。

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本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库来可视化投票分类器的决策边界，并展示了如何计算并绘制Iris数据集中两个特征的决策边界。

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本文介绍了如何在机器学习中使用模型评分函数，并处理可能出现的异常情况。

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本文介绍了非负矩阵分解（NMF）技术，这是一种用于数据降维、源分离或主题提取的数学方法。

本文介绍了如何使用决策树进行回归分析，并通过调整树的最大深度来控制模型的复杂度，避免过拟合。

本文介绍了如何使用多项式和样条变换来拟合非线性数据，并通过Python代码示例展示了如何实现这一过程。

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