本网页介绍了如何使用单变量特征选择来提高含噪声数据集上的分类准确性,并通过SVM模型进行分类前后的比较。
本文比较了在支持向量机(SVC)估计器中,使用连续减半搜索(HalvingGridSearchCV)和网格搜索(GridSearchCV)进行参数搜索的效果,并展示了两者的效率和准确性。
本文介绍了高斯混合模型(GMM)的四种初始化方法:k-means、随机、数据随机和k-means++,并比较了它们的初始化时间和收敛迭代次数。
本网页介绍了稀疏编码技术,特别是使用Ricker小波变换对信号进行稀疏表示的方法。通过比较不同的稀疏编码方法,展示了如何使用不同的原子宽度来改善信号的稀疏表示。
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。
本网页介绍了如何在不平衡数据集上使用支持向量机(SVM)进行分类,并展示了如何绘制决策边界。
本文介绍了多标签排序问题中的评估指标——平均精度(LRAP),并提供了使用Python计算LRAP的示例代码。
本文介绍了决策树回归模型在预测带有噪声的圆圈数据中的应用,并通过Python代码展示了不同最大深度参数对模型性能的影响。
本文介绍了如何使用支持向量机(SVM)在鸢尾花数据集上进行分类,并展示了不同核函数下的决策边界。
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。
本文介绍了在使用 scikit-learn 时,如何高效地利用 Cython 进行开发,包括性能优化、OpenMP 使用、类型定义等实用技巧。
本网页介绍了数据预处理和特征提取的基本概念、方法和技术,包括标准化、归一化、编码分类特征、缺失值处理、多项式特征生成、无监督降维等。
本页面介绍了一个用于构建交叉验证生成器的工具,包括参数说明、使用方法以及示例代码。
本网页比较了三种基于L1的回归模型在合成信号上的性能,这些信号由稀疏且相关的特性构成,并受到高斯噪声的干扰。
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。
本页面展示了如何使用AdaBoost分类器对非线性可分数据集进行分类,并绘制了决策边界和决策分数的分布图。
本文介绍了如何使用scikit-learn库与Array API兼容的输入数据结构,以及如何利用CuPy和PyTorch在GPU上进行机器学习模型的训练和转换。
本文介绍了一种评估降维后数据信任度的方法,该方法基于局部结构的保留程度,适用于多种降维技术。
本文介绍了如何使用scikit-learn库中的评分器(scorer)来衡量模型性能。
本文详细介绍了最新版scikit-learn中的bug修复、性能提升以及新增的关键特性。
本文介绍了均方根对数误差回归损失的概念、计算方法以及在机器学习中的重要性。
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。
本文介绍了机器学习库scikit-learn的最新版本中新增的一些关键特性和改进,包括固定阈值分类器、阈值优化分类器、PCA性能提升等。
本文通过可视化不同分类器的决策边界,帮助理解各种机器学习算法在不同数据集上的表现。
本网页介绍了使用支持向量机进行异常检测的方法,包括基于RBF核的OneClassSVM和基于随机梯度下降的SGDOneClassSVM。
本页面介绍了弗里德曼回归问题 #1 的数据生成方法和相关参数。
本文介绍了如何使用决策树对鸢尾花数据集的特征对进行训练,并展示了决策树的结构和决策边界。
本文介绍了如何使用决策树进行多输出回归,并通过调整树的最大深度来控制模型的复杂度。
本文介绍了开源项目scikit-learn的决策制定过程,包括社区成员如何反馈、互动以及不同角色的职责和决策方式。
本页面展示了如何使用线性回归模型对数据进行分析和预测,包括模型的构建、训练、预测以及评估过程。