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本文介绍了如何使用一个函数来计算一个点与一组点之间的最小距离,包括参数设置和代码示例。
本文介绍了如何使用scikit-learn库中的make_scorer函数来创建一个评分器,并详细解释了其参数和使用方法。
本文介绍了随机化奇异值分解(SVD)的算法及其在大规模数据集上的快速应用。
本文介绍了如何使用Python和sklearn库中的VotingClassifier进行软投票分类,并可视化不同分类器对单个样本的分类概率。
本文介绍了如何使用scikit-learn库进行数据划分和模型验证,包括不同的交叉验证方法和它们的可视化展示。
本文通过生成的二维数据集,比较了多种聚类算法的特性和效果,包括参数敏感度和对不同数据结构的适应性。
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本页面展示了如何使用随机梯度下降(SGD)训练线性支持向量机(SVM)分类器,并绘制出在两个类别可分数据集中的最大分隔超平面。
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本文探讨了在使用支持向量机进行分类时,如何根据样本数量调整正则化参数C,以达到最佳的分类效果。
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本文介绍了如何使用支持向量机(SVM)分类器和线性核来绘制一个两类别可分离数据集中的最大边界超平面。
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