目标编码器与交叉拟合

本文介绍了目标编码器的内部交叉拟合机制,以及它如何帮助防止机器学习模型过拟合。通过构建合成数据集,展示了目标编码器在有无交叉拟合时对模型性能的影响。

教育经济学中的因果效应分析

本文通过模拟数据来探讨教育经济学中的一个重要问题:大学学位对小时工资的因果效应。

线性回归与多项式特征:拟合不足与过拟合

本文介绍了线性回归模型在拟合非线性函数时可能遇到的拟合不足和过拟合问题,并通过多项式特征来展示如何近似非线性函数。

Theil-Sen 回归分析示例

本文介绍了Theil-Sen回归分析方法,并通过代码示例展示了其在处理包含异常值的数据集时的鲁棒性。

机器学习中的预测与决策问题

本文探讨了机器学习中的两个基本问题:预测模型的建立和基于概率预测的决策制定。

处理缺失值的欧几里得距离计算

本文介绍了一种在数据中存在缺失值时计算欧几里得距离的方法,包括算法原理、参数说明、代码示例和应用场景。

模型验证与参数调优指南

本文详细介绍了模型验证和参数调优的方法,包括交叉验证、参数搜索、决策阈值调整和评估指标。

集成学习在鸢尾花数据集上的应用

本文介绍了如何使用集成学习中的投票分类器对鸢尾花数据集进行分类,并展示了不同分类器预测结果的对比。

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。

手写数字识别示例

本网页介绍了如何使用机器学习技术对手写数字图像进行识别,并提供了相应的代码示例。

构建机器学习流水线

本文介绍了如何使用scikit-learn库中的make_pipeline函数来构建一个包含多个步骤的机器学习流水线。

高斯过程在离散数据结构上的应用

本网页介绍了如何使用高斯过程对非固定长度特征向量形式的数据进行回归和分类任务。

K最近邻分类器示例

本示例展示了如何使用K最近邻分类器对iris数据集进行训练,并观察不同权重参数下决策边界的变化。

随机森林与多输出回归器的比较

本文介绍了如何使用随机森林回归器和多输出回归器进行多目标回归分析。通过比较这两种方法,我们可以了解它们在预测多个输出时的效能和偏差。

人脸检测与分类

本教程介绍了如何使用PCA和SVM对人脸数据集进行特征提取和分类。

决策树回归与AdaBoost算法

本页面介绍了使用AdaBoost算法增强决策树回归模型的过程,包括数据准备、模型训练与预测以及结果可视化。

正交匹配追踪算法(OMP)详解

本文详细介绍了正交匹配追踪算法(OMP)的实现和应用,包括算法原理、参数说明、代码示例以及与其他算法的比较。

模型拟合验证

本文介绍了如何使用机器学习库中的函数来验证模型是否已经拟合,并提供了相应的代码示例。

高斯过程分类的超参数优化分析

本文探讨了高斯过程分类(GPC)在不同超参数选择下的预测概率,以及优化对数边缘似然(LML)对模型性能的影响。

加载SVMlight格式数据集

本页面介绍了如何使用Python函数加载SVMlight格式的数据集,并提供了详细的参数说明和使用示例。

机器学习中的决策边界可视化

本文介绍了如何使用Python和机器学习库sklearn来可视化决策边界,特别是针对Iris数据集的多类SGD分类器。

排名损失计算方法

本文介绍了排名损失的计算方法,这是一种衡量多标签分类问题中标签对错误排序的平均数量的方法。

鸢尾花数据集介绍

鸢尾花数据集是一个经典的多类分类数据集,用于机器学习教学和实践。

等值回归算法演示

本页面展示了等值回归算法和线性回归算法在处理具有均匀同质噪声的数据时的效果对比。

K-Means聚类算法演示

本页面展示了K-Means聚类算法在手写数字数据集上的应用,包括不同初始化策略的比较、聚类质量评估以及结果的可视化展示。

多类分类策略比较与优化

本网页介绍了如何在机器学习中处理多类分类问题,包括使用scikit-learn库中的不同策略进行比较和优化。

特征重要性评估:排列重要性方法

本文介绍了如何使用排列重要性方法来评估机器学习模型中各个特征的重要性。

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。

高斯混合模型选择

本网页展示了如何使用信息论标准对高斯混合模型(GMM)进行模型选择,包括协方差类型和模型中组件的数量。

Ledoit-Wolf协方差矩阵估计

本页面介绍了如何使用Ledoit-Wolf方法估计协方差矩阵,并提供了Python代码示例。

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