1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解。 在 sc ...
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2021-06-20 17:35:34
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有两种类型的转换是可用的:分位数转换和幂函数转换。分位数和幂变换都基于特征的单调变换，从而保持了每个特征值的秩。 通过执行秩变换，分位数变换平滑了异常分布，并且比缩放方法受异常值的影响更小。但是它的确使特征间及特征内的关联和距离失真了。 幂变换则是一组参数变换，其目的是将数据从任意分布映射到接近高斯 ...
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2021-06-19 19:31:43
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Python 完全可以满足数学建模的需要。 Python 是数学建模的最佳选择之一，而且在其它工作中也无所不能。 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人。 1. 数学建模新手入门 『Python 数学建模 @ Youcans』 系列 是专门为学习数学建模、准备数模竞 ...
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2021-06-02 15:18:29
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sklearn.base 基础类 & 工具类 sklearn.calibration 概率 sklearn.cluster 聚类 sklearn.compose 复合 sklearn.covariance 协方差 sklearn.cross_decomposition 交叉分解 sklearn.da ...
python k-means F:\PythonProject\K-Means import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_sel ...
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2021-05-24 16:18:04
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from sklearn.metrics import classification_report y_true=[0,1,2,2,2]#真值 y_pred=[0,0,2,2,1]#预测结果 print(classification_report(y_true,y_pred)) ...
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2021-05-23 23:39:17
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1、查看数据类型: type(数据)（在下面的探究中会标注出来） 2、初步探究（重点是机器学习模型只能处理数值数据，所以新闻样本集里的每一个文本样本都要转为TF-IDF向量。） from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn. ...
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2021-05-04 16:34:58
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AdaBoost训练弱分类器关注的是那些被分错的样本，AdaBoost每一次训练都是为了减少错误分类的样本。而GBDT训练弱分类器关注的是残差，也就是上一个弱分类器的表现与完美答案之间的差距，GBDT每一次训练分类器，都是为了减少这个差距。 GBDT的原理就是所有弱分类器的结果相加等于预测值，然后下 ...
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2021-04-19 15:12:38
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问题描述 在运行python代码时遇到如下问题： ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS ____________________________________________________________ ...
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2021-03-29 12:08:15
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实验01 波士顿房价预测 实现代码: from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression from sklearn.datasets import load_boston ...
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2021-03-16 13:41:41
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