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sklearn0.19中文文档
sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数:广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-10-30
文件大小:14680064
提供者:
hardpen2013
scikit-learn-0.21.3-中文文档.pdf
scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ,SciPy 和 matplotlib 上 开源,可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-08-24
文件大小:41943040
提供者:
h394266861
用python实现k近邻算法的示例代码
主要介绍了用python实现k近邻算法的示例代码,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-20
文件大小:60416
提供者:
weixin_38610717
用python实现k近邻算法的示例代码
K近邻算法(或简称kNN)是易于理解和实现的算法,而且是你解决问题的强大工具。 什么是kNN kNN算法的模型就是整个训练数据集。当需要对一个未知数据实例进行预测时,kNN算法会在训练数据集中搜寻k个最相似实例。对k个最相似实例的属性进行归纳,将其作为对未知实例的预测。 相似性度量依赖于数据类型。对于实数,可以使用欧式距离来计算。其他类型的数据,如分类数据或二进制数据,可以用汉明距离。 对于回归问题,会返回k个最相似实例属性的平均值。对于分类问题,会返回k个最相似实例属性出现最多的属性。 k
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:62464
提供者:
weixin_38695159
Python实现KNN(K-近邻)算法的示例代码
一、概述 KNN(K-最近邻)算法是相对比较简单的机器学习算法之一,它主要用于对事物进行分类。用比较官方的话来说就是:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例, 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。为了更好地理解,通过一个简单的例子说明。 我们有一组自拟的关于电影中镜头的数据: 那么问题来了,如果有一部电影 X,它的打戏为 3,吻戏为 2。那么这部电影应该属于哪一类? 我们把所有数据通过图表显示出来(圆点代表的是自拟的数据,也称训练集
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-21
文件大小:96256
提供者:
weixin_38551059