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【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN

机器学习人工智能 scikit-learn

使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的机器学习词汇，并且给出一些例子阐释它们。机器学习：问题设置一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个样本数据，然后尝试预测未知数据的属性。如果每个样本是多个属性的数据（比如说是一个多维记录），就说它有许多“属性”，或称 features(特征) 。我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我

2018-01-15

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【Scikit-Learn 中文文档】高斯混合模型 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

机器学习人工智能 scikit-learn

2.1. 高斯混合模型 sklearn.mixture 是一个应用高斯混合模型进行非监督学习的包，支持 diagonal，spherical，tied，full四种协方差矩阵（注：diagona

2018-01-15

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【Scikit-Learn 中文文档】线性和二次判别分析 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

数据处理人工智能 scikit-learn

本文介绍了线性判别分析（LDA）在降维和分类问题中的应用，并提到了相应的优化方法和算法。文章还探讨了LDA在多类分类问题中的使用和收缩方法。

2018-01-05

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【Scikit-Learn 中文文档】广义线性模型 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

机器学习数据处理人工智能

根据给定的文章内容，撰写摘要总结。

2018-01-05

1.7K0

【Scikit-Learn 中文文档】神经网络模块（监督的）- 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

机器学习人工智能 scikit-learn

本文介绍了如何利用机器学习算法对天气进行预测，并给出了详细的建模步骤和代码示例。主要包括支持向量机、随机森林、神经网络等多种算法，以及使用交叉验证、调参等步骤来优化模型性能。同时，还探讨了如何使用概率校准来提高模型的性能。

2018-01-05

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【机器学习实战】第10章 K-Means（K-均值）聚类算法

机器学习人工智能

文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理，然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后，总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。

2018-01-05

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卷积神经网络

卷积神经网络 tensorflow 机器学习人工智能

2018-01-05

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