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scikit-learn技术文档

约翰逊-林登斯特劳斯引理与随机投影

本文介绍了约翰逊-林登斯特劳斯引理在随机投影中的应用,解释了如何通过随机投影来降低数据维度,同时保持数据点间距离的相对不变性。

异常检测算法比较

本文比较了不同异常检测算法在2D数据集上的表现,包括OneClassSVM、SGDOneClassSVM、EllipticEnvelope、IsolationForest和LocalOutlierFactor等。

主成分分析与核主成分分析的对比

本文对比了传统的主成分分析(PCA)和核主成分分析(KernelPCA)在数据投影上的差异,展示了KernelPCA在非线性数据分离上的优势。

缺失值处理技术

本文探讨了在构建估计器前如何处理缺失值,包括使用常数、均值、中位数或众数等方法。

层次聚类树状图绘制示例

本网页展示了如何使用AgglomerativeClustering和scipy中的dendrogram方法绘制层次聚类的树状图。

数据集加载与预处理

本页面介绍了机器学习中数据集加载和预处理的多种方法,包括数据集的获取、加载以及样本生成器的使用。

Scikit-learn 项目介绍

Scikit-learn 是一个开源的机器学习库,用于Python编程语言。本页面介绍Scikit-learn项目的起源、发展、团队成员以及如何引用和支持该项目。

机器学习损失函数可视化

本页面展示了如何使用Python和matplotlib库来可视化不同的机器学习损失函数,包括零一损失、合页损失、感知器损失等。

V-Measure聚类评估指标

V-Measure是一种用于评估聚类效果的外部指标,它综合了同质性和完备性两个维度,提供了一个介于0到1之间的评分,以衡量聚类的质量。

对数损失函数详解

本文详细解释了对数损失函数,包括其定义、计算方式、参数说明以及在逻辑回归和神经网络中的应用。

调整兰德指数(ARI)在聚类评估中的应用

本文介绍了调整兰德指数(Adjusted Rand Index, ARI)的概念、计算方法和在聚类评估中的应用。

计算点与点集之间的最小距离

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。

异常检测:孤立森林示例

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。

最近邻分类与邻域成分分析

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。

计算点与点集之间的最小距离

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。

Scikit-learn 全局配置指南

本文介绍了如何设置scikit-learn库的全局配置,包括参数验证、内存使用、输出格式等,旨在提高机器学习任务的效率和性能。

DBSCAN聚类算法提取

本页面介绍了DBSCAN聚类算法的实现和应用,包括算法原理、参数设置和代码示例。

约翰逊-林登斯特劳斯引理与随机投影

本网页介绍约翰逊-林登斯特劳斯引理,并通过随机投影技术展示如何在保持数据对之间距离的同时降低数据集的维度。

使用scikit-learn的set_output方法

本文介绍了如何在scikit-learn库中使用set_output方法来配置模型输出为pandas DataFrame格式,并提供了详细的代码示例。

数据离散化策略

本文介绍了三种数据离散化策略:均匀离散化、分位数离散化和K均值离散化,并通过Python代码和图表展示了这些策略的应用和效果。

递归特征消除(RFE)在手写数字识别中的应用

本页面介绍了如何使用递归特征消除(RFE)技术来评估手写数字识别中各个像素的重要性,并展示了如何通过颜色和注释清晰地可视化特征的重要性排名。

随机化奇异值分解(SVD)算法详解

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。

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。

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。

距离矩阵计算指南

本页面提供了关于如何计算距离矩阵的详细指南,包括不同的距离度量方法和参数设置。

模型正则化对误差的影响

本网页介绍了线性模型中正则化参数对训练和测试误差的影响,并展示了如何通过验证曲线确定最优正则化参数,以及如何比较真实系数和估计系数。

Haversine 距离计算

本文介绍了如何使用Haversine公式计算地球表面两点之间的距离。

偏最小二乘回归分析

本网页介绍了偏最小二乘回归分析的基本概念,包括PLS1和PLS2的区别,以及如何使用Python进行CCA分析。

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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