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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
Python稀疏矩阵及参数保存代码实现
主要介绍了Python稀疏矩阵及参数保存代码实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-17
文件大小:38912
提供者:
weixin_38661236
python实现稀疏矩阵示例代码
本篇文章主要介绍了python实现稀疏矩阵示例代码,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:2020-09-21
文件大小:148480
提供者:
weixin_38601215
python实现稀疏矩阵示例代码
工程实践中,多数情况下,大矩阵一般都为稀疏矩阵,所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以Python里中的实现为例,首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。 1.sparse模块初探 python中scipy模块中,有一个模块叫sparse模块,就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容,其实就是基于sparse模块而来的。 第一步自然就是导入sparse模块 >>> from scipy import sparse 然后help一把,先来看个大概 >&
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:148480
提供者:
weixin_38580959