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scikit-learn技术文档

高斯混合模型(GMM)与信息论标准

本文介绍了如何使用信息论标准,如AIC和BIC,来选择高斯混合模型(GMM)的最佳参数,包括协方差类型和模型中的组分数量。

谱聚类算法演示

本页面展示了如何使用谱聚类算法对数据进行二维聚类,并重新排列数据以展示聚类结果。

概率主成分分析与因子分析模型选择

本文比较了概率主成分分析(PCA)和因子分析(FA)在不同噪声条件下的模型选择和协方差估计能力。通过交叉验证和不同协方差估计器的比较,展示了PCA和FA在处理同质和异质噪声数据时的表现。

谱聚类算法在文档双聚类中的应用

本文介绍了如何使用谱聚类算法对文档进行双聚类处理,并比较了该方法与传统的MiniBatchKMeans聚类算法的效果。

非线性降维技术比较

本网页旨在比较两种流行的非线性降维技术:t-SNE和LLE,并探讨它们在添加数据空洞时的表现。

中位数绝对误差回归损失计算

本页面介绍了中位数绝对误差回归损失的计算方法,包括参数定义、计算公式和示例代码。

单类SVM与随机梯度下降单类SVM的比较

本网页展示了如何在RBF核的情况下,使用随机梯度下降版本的单类SVM来近似sklearn.svm.OneClassSVM的解决方案。

谱聚类算法详解

本文详细介绍了谱聚类算法的原理、参数设置以及应用实例。

scikit-learn 1.2版本发布亮点

本文介绍了scikit-learn 1.2版本的新特性、改进和bug修复。

戴维斯-鲍尔丁指数评估

本页面介绍了戴维斯-鲍尔丁指数,这是一种用于评估聚类效果的指标,通过计算每个簇与其最相似簇之间的相似度来衡量聚类质量。

决策树在鸢尾花数据集上的应用

本页面展示了如何利用决策树算法在鸢尾花数据集上进行特征组合和决策边界的绘制。

随机化算法与主成分分析

本文介绍了随机化算法在主成分分析中的应用,包括算法原理、参数设置和代码示例。

非负最小二乘法与普通最小二乘法比较

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。

K-Means++ 初始质心选择示例

通过sklearn.cluster.kmeans_plusplus函数生成聚类初始种子的示例,展示了K-Means++初始化方法的输出结果。

生成高斯数据集

本页面介绍如何使用sklearn库中的make_blobs函数生成高斯数据集,用于聚类分析。

多项式与样条插值示例

本网页展示了如何使用岭回归来近似一个函数,通过多项式和样条插值方法。

瑞士卷数据集生成器

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。

机器学习算法概览

本文介绍了多种机器学习算法,包括BallTree、KDTree、KNeighborsClassifier、KNeighborsRegressor等,以及它们在数据点问题中的应用。

指数卡方核函数详解

本文详细介绍了指数卡方核函数的计算方法、参数设置以及在机器学习中的应用。

机器学习模型和复杂流程的展示

本网页介绍了如何在机器学习中展示模型和复杂的数据处理流程,包括如何使用不同的编码器和标准化工具。

随机搜索与减半随机搜索的比较

本文介绍了随机搜索和减半随机搜索在机器学习模型参数优化中的应用,并提供了代码示例。

决策树规则报告生成器

本网页提供了一个工具,用于生成决策树的规则文本报告。用户可以通过输入决策树模型和特征名称,生成易于阅读的决策树规则文本。

二分类阳性和阴性似然比的计算

本文介绍了如何计算二分类问题中的阳性和阴性似然比,包括它们的定义、计算公式以及在医学诊断中的应用。

图像分割的谱聚类算法示例

本网页介绍了如何使用谱聚类算法进行图像分割的示例,包括代码实现和结果展示。

最短路径算法示例

本页面提供了一个最短路径算法的示例,展示了如何使用Python和sklearn库来计算从单一源点到所有可达节点的最短路径长度。

k-means聚类算法的假设条件演示

本文通过生成不同类型的数据集来展示k-means聚类算法在不同情况下的表现,包括非最优聚类数量、各向异性分布、不等方差和大小不一的聚类。

面部图像补全技术

本文介绍了使用机器学习技术来预测和补全面部图像的下半部分。

皮尔逊相关系数计算

本文介绍了如何使用皮尔逊相关系数来评估特征与目标变量之间的线性关系,并提供了相应的Python代码示例。

贝叶斯岭回归曲线拟合示例

本网页介绍了如何使用贝叶斯岭回归对正弦波数据进行曲线拟合,并探讨了初始参数选择对模型的影响。

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