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  1. sklearn0.19中文文档

  2. 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

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：hardpen2013

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  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高斯分布概率密度函数的使用详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇python高斯分布概率密度函数的使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：78848
    • 提供者：weixin_38586428

  1. 使用python模拟高斯分布例子

  2. 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution） 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 用python 模拟 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：229376
    • 提供者：weixin_38752459

  1. Python概率分布大全（含可视化）

  2. 文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生t分布三角形分布（辛普森分布）均匀分布冯·米塞斯分布（循环正态分布）逆高斯分布（Wald Distri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38748718

  1. Python：三维空间的概率密度函数

  2. 二维高斯分布概率密度函数数据集实战优化坐标轴与图像优化图像再次优化 概率密度函数 大家肯定都有听说过正态分布，其实正态分布只是概率密度分布的一种，正态分布的概率密度函数均值为μ ，标准差σ是高斯函数的一个实例： f(x;μ,σ)=1σ2πexp⁡(−(x−μ)22σ2) f(x ; \mu, \sigma)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \exp \left(-\frac{(x-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}\right) f(x;μ,σ)=σ2π​

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：282624
    • 提供者：weixin_38551837

  1. Python数据可视化实现正态分布（高斯分布）

  2. 正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution） 若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为： 则其概率密度函数为： 正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布： 概率密度函数     代码实现： # Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_38679277

  1. 在python中画正态分布图像的实例

  2. 1.正态分布简介 正态分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution)，是一个非常重要也非常常见的连续概率分布。正态分布大家也都非常熟悉，下面做一些简单的介绍。 假设随机变量XX服从一个位置参数为μμ、尺度参数为σσ的正态分布，则可以记为： 而概率密度函数为 2.在python中画正态分布直方图 先直接上代码 import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：109568
    • 提供者：weixin_38698433

  1. Python求解正态分布置信区间教程

  2. 正态分布和置信区间 正态分布（Normal Distribution）又叫高斯分布，是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下： 置信区间是对该区间能包含未知参数的可置信的程度的描述。 使用SciPy求解置信区间 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats N = 10000 x = np.random.normal(0, 1, N) # ddof取值为1是因为在统计学中样本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38715831

  1. Python概率分布大全（含可视化）

  2. 文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生t分布三角形分布（辛普森分布）均匀分布冯·米塞斯分布（循环正态分布）逆高斯分布（Wald Distri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38713061

  1. Python概率分布大全（含可视化）

  2. 文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生t分布三角形分布（辛普森分布）均匀分布冯·米塞斯分布（循环正态分布）逆高斯分布（Wald Distri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38680671

  1. Python概率分布大全（含可视化）

  2. 文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生t分布三角形分布（辛普森分布）均匀分布冯·米塞斯分布（循环正态分布）逆高斯分布（Wald Distri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38588854

  1. python高斯分布概率密度函数的使用详解

  2. 如下所示： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import stats from matplotlib import style style.use('fivethirtyeight') mu_params = [-1, 0, 1] sd_params = [0.5, 1, 1.5] x = np.linspace(-7, 7, 100) f, ax = plt.subplots(len(mu_param

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：86016
    • 提供者：weixin_38669674

  1. MCMC-Bayes-python:贝叶斯反演的自适应MCMC方法的Python实现-源码

  2. SurrDAMH 贝叶斯反演的代理加速马尔可夫链蒙特卡罗方法的Python实现 从后验分布π提供样品（U | y）的α˚Fη（γ - G（U））π0（U），其中y是观测的给定矢量，G是一个观测算子中，fη是概率密度函数高斯噪声观测的（PDF），π0（u）为高斯先验的PDF。 要求 麻木 科学的 大熊猫 json mpi4py petsc4py（用于“达西”示例） MyFEM（针对“达西”示例） github的： : pcdeflation（在“达西”示例中使用自己的通缩基础） ma

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42097189