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  1. 主成分分析(Principal components analysis)(Python)

  2. 主成分分析(Principal components analysis)是最常用的降维方法 算法步骤： （1）对所有样本进行中心化操作 （2）计算样本的协方差矩阵 （3）对协方差矩阵做特征值分解 （4）取最大的d个特征值对应的特征向量，构造投影矩阵

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-31
    • 文件大小：2048
    • 提供者：aioo11

  1. scikit-learn-0.21.3-中文文档.pdf

  2. 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

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：h394266861

  1. Python计算库numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于Python计算库numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38661087

  1. Python实现的计算马氏距离算法示例

  2. 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码： # encoding: utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def mashi_distance(x,y): print x print y #马氏距离要求样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：84992
    • 提供者：weixin_38559727

  1. Python计算库numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算

  2. 使用numpy可以做很多事情，在这篇文章中简单介绍一下如何使用numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算。 variance: 方差 方差（Variance）是概率论中最基础的概念之一，它是由统计学天才罗纳德·费雪1918年最早所提出。用于衡量数据离散程度，因为它能体现变量与其数学期望（均值）之间的偏离程度。具有相同均值的数据，而标准差可能不同，而通过标准差的大小则能更好地反映出数据的偏离度。 计算：一组数据1，2，3，4，其方差应该是多少？ 计算如下： 均值=(1+2+3+

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38697444

  1. 机器学习之数据归一化

  2. 目录： 一、介绍 二、最值归一化 1.计算公式 2.Python实战 三、均值方差归一化 1.计算公式 2.Python实战 四、归一化要点 五、使用scikit-learn进行数据归一化 一、介绍 为什么需要进行数据归一化？ 举个简单的例子，样本1以[1, 200]输入到模型中去的时候，由于200可能会直接忽略到1的存在。此时样本间的距离由时间所主导。 此时，如果将天数转换为占比1年的比例，200/365=0.5479, 100/365=0.2740。但也导致样本间的距离又被肿瘤大小所主导

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38605604

  1. waveform-discovery-源码

  2. 波形发现 ML的波浪分析 wave_window_counts_vNN.py 了解波形的适当滤波器/内核数 导入波形 计算2-5个样本的滚动方差 获取大百分比（90 +％？）的Windows计数。 python / wave_window_counts_v01.py 2个样本： 3次以上发生的2步下降约占所有2步的5％。 3个样本：不好，仅重复很小的值 4个样本：甚至都没看 5个样本：甚至都没看 尝试导入更长的样本并查看分组如何更改python / wave_window_co

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42108948