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本文比较了两种降维策略:单变量特征选择与方差分析和特征聚合与Ward层次聚类。这两种方法在回归问题中使用贝叶斯岭作为监督估计器进行比较。
本文介绍了使用谱聚类共聚类算法对数据集进行分析的过程,包括数据集的生成、模型的训练以及结果的可视化展示。
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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。
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本文介绍了如何在包含噪声的数据集上提高分类模型的精度,通过添加非信息性特征到鸢尾花数据集,并使用支持向量机(SVM)进行分类,对比了单变量特征选择前后模型的精度和权重变化。
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幂变换是一种参数化的数据转换方法,用于将数据转换为更接近正态分布的形式,以解决非恒定方差或需要正态分布的情况。
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