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本文介绍了如何使用numpy中的RandomState对象来控制随机数生成,以及其在机器学习中的应用示例。
本文介绍了一种基于数据点间传递消息的聚类方法,使用Affinity Propagation算法进行样本数据的聚类,并评估聚类效果。
本页面介绍了如何生成一个多维高斯分布的分类数据集,包括参数设置和代码示例。
本页面介绍了如何使用sklearn库对数组或稀疏矩阵进行阈值化处理,包括参数说明、返回值以及示例代码。
本文介绍了如何使用孤立森林算法进行异常检测,并展示了如何在Python中生成数据、训练模型以及可视化决策边界。
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。
本文介绍了如何使用分类器链来解决多标签分类问题,并通过酵母数据集的实验结果来比较不同模型的性能。
本网页介绍了ROC曲线和DET曲线在二元分类任务中的比较,包括它们的定义、绘制方法以及如何使用Python的scikit-learn库来实现。
本页面介绍了如何加载和处理Labeled Faces in the Wild (LFW)人脸数据集,包括数据集的参数设置、数据结构和使用示例。
本页面介绍了如何计算平均精度(AP),包括其公式、参数和在机器学习中的应用示例。
本文介绍了如何使用pytest的参数化装饰器来检查评估器是否符合scikit-learn的API规范。
本文介绍了核密度估计(KDE)技术,这是一种强大的非参数密度估计方法,用于从数据集中学习生成模型,并从中抽取新的样本。
本文比较了在手写数字数据集上应用的几种线性降维方法,包括PCA、LDA和NCA,并展示了它们在数据集上的可视化效果。
本文介绍了如何使用受限玻尔兹曼机(RBM)进行特征提取,并结合逻辑回归分类器进行手写数字识别。
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本文探讨了如何使用排列重要性来评估随机森林分类器中特征的重要性,并展示了如何处理多重共线性问题,以提高模型的准确性。
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本文介绍了高斯过程回归(Gaussian Process Regression)的基本概念,包括无噪声和有噪声情况下的模型拟合和预测。
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本文介绍了如何对机器学习模型进行拟合状态的验证,包括检查模型是否已经通过训练获得了必要的属性,并在未拟合时抛出异常。
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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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