-
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. Lasso1.1.3.1. 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 Lasso1.1.5. 弹性网络1.1.6. 多任务弹性网络1.1.7. 最小角回归1.1.8. LARS Lasso1.1.1.监督学习1.1.广义线性模型o1.1.1.普通最小二乘法1.1.1.1.普通最小二乘法复杂度o1.1.2.岭回归1.1.2.1.岭回归的复杂度1.1.22.设置正则化参数:广义交叉验证o 113. 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o1.1.4.多任务 Lassoo1.1.5.弹性网络o1.1.6.多任务弹性网络o1.1.7.最小角回归o.8. LARS Lasso■1.1.8.1.数学表达式o1.1.9.正交匹配追踪法(OMP)o1.1.10.贝叶斯回归1.1.10.1.贝叶斯岭回归1.1.10.2.主动相关决策理论-ARD1.1.11. logistic回归o1.1.12.随机梯度下降,SGDo1.1.13. Perceptron(感知器)o1.1.14. Passive Aggressive Algorithms(被动攻击算法)o1.1.15.稳健回归( Robustness regression):处理离群点( outliers)和模型错误1.1.15.1.各种使用场景与相关概念■1.1.15.2. RANSAC:随机抽样一致性算法( RANdomSAmple Consensus1.1.15.2.1.算法细节1.1.15.3.Thel-sen预估器:广义中值估计1.1.153.1.算法理论细节1.1.154. Huber回归1.1.155.注意1.1.16.多项式回归:用基函数展开线性模型1.2.线性和二次判别分析o1.2.1.使用线性判别分析来降维o12.2.LDA和QDA分类器的数学公式o123.LDA的降维数学公式o1.2.4. Shrinkage(收缩)o12.5.预估算法1.3.内核岭回归1.4.支持向量机o1.4.1.分类■1.4.1.1.多元分类■1.4.1.2.得分和概率1.4.1.3.非均衡问题1.4.2.回归o143.密度估计,异常( novelty)检测o1.4.4.复杂度o1.4.5.使用诀窍o1.4.6.核函数1.4.6.1.自定义核14.6.1.1.使用 python函数作为内核1.4.6.1.2.使用Gram矩阵14.6.1.3.RBF内核参数o1.4.7.数学公式1.4.7.1.sVC■1.4.7.2. NuSVo1.4.7.3.sVRo14.8.实现细节1.5.随机梯度下降o1.5.1.分类o1.5.2.回归1.5.3.稀疏数据的随机悌度下降o1.5.4.复杂度o1.5.5.实用小贴士o1.5.6.数学描述■1.5.6.1.SGDo1.5.7.实现细节1.6.最近邻o1.6.1.无监督最近邻■1.6.1.1.找到最近邻1.6.1.2. KDTree和 BallTree类1.62.最近邻分类o16.3.最近邻回归o1.6.4.最近邻算法1.64.1.暴力计算■1.6.4.2.K-D树1.64.3.Ba|树■1.6.4.4.最近邻算法的选择1.6.4.5.1 eaf size的影响o165.最近质心分类1.6.5.1.最近缩小质心1.7.高斯过程o1.7.1.高斯过程回归(GPR)o1.7.2.GPR示例1.7.2.1.具有噪声级的GPR估计1.722.GPR和内核岭回归( Kernel Ridge Regression)的比较1.7.2.3. Mauna loa co2数据中的GRRo1.7.3.高斯过程分类(GPC)o1.7.4.GPC示例1.7.4.1.GPC概率预测■1.74.2.GPC在XOR数据集上的举例说明■1.7.4.3.iris数据集上的高斯过程分类(GPC)o1.7.5.高斯过程内核1.7.5.1.高斯过程内核AP■1.7.5.2.基础内核■1.7.5.3.内核操作1.7.5.4.径向基函数内核1.7.5.5. Matern内核1.7.5.6.有理二次内核1.7.5.7.正弦平方内核1.7.58.点乘内核■1.7.5.9.参考文献o1.7.6.传统高斯过程1.7.6.1.回归实例介绍1.7.62.噪声数据拟合17.6.3.数学形式1.7.6.3.1.初始假设■1.7.6.32.最佳线性无偏预测(BLUP)1.7.6.3.3.经验最佳线性无偏估计( EBLUP)1.7.6.4.关联模型1.7.6.5.回归模型1.7.6.6.实现细节1.8.交叉分解1.9.朴素贝叶斯o1.9.1.高斯朴素贝叶斯o1.92.多项分布朴素贝叶斯1.9.3.伯努利朴素贝叶斯1.9.4.堆外朴素贝叶斯模型拟合1.10.决策树o1.10.1.分类o1.10.2.回归o1.10.3.多值输出问题o1.10.4.复杂度分析o1.10.5.实际使用技巧1.10.6.决策树算法:ID3,C4.5,c5.0和CARTo1.10.7.数学表达1.10.7.1.分类标准■1.10.7.2.回归标准1.11.集成方法o1.111. Bagging meta-estimator( Bagging元估计器)o1.11.2.由随机树组成的森林1.11.2.1.随机森林1.11.2.2.极限随机树1.11.2.3.参数1.11.24.并行化1.11.2.5.特征重要性评估1.11.2.6.完全随机树嵌入o 1.113. AdaBoost1.11.3.1.使用方法o1.114. Gradient Tree Boosting(梯度树提升)1.11.4.1.分类1.11.42.回归1.114.3.训练额外的弱学习器1.11.4.4.控制树的大小■1.11.4.5. Mathematical formulation(数学公式)■1.11.4.5.1. LoSS Functions(损失函数)1.114.6. Regularization(正则化)■1.14.6.1.收缩率( Shrinkage)■1.1.4.6.2.子采样( Subsampling)■1.11.4.7. Interpretation(解释性)1.114.7.1. Feature importance(特征重要性)1.114.7.2. Partial dependence(部分依赖)o1.11.5. Voting Classifier(投票分类器)1.115.1.多数类标等(又称为多数/硬投票)1.11.5.1.1.用法■1.11.52.加权平均概率(软投票)1.11.5.3.投票分类器( Voting Classifier)在网格搜索( Grid search)应用1.11.5.3.1.用法1.12.多类和多标签算法o1.12.1.多标签分类格式o1.12.2.1对其余1.122.1.多类学习1.122.2.多标签学习o1.12.3.1对11.12.3.1.多类别学习o1.12.4.误差校正输出代码1.12.4.1.多类别学习o1.12.5.多输出回归o1.12.6.多输出分类o1.12.7.链式分类器·1.13.特征选择1.13.1.移除低方差特征o1.13.2.单变量特征选择o1.13.3.递归式特征消除o1.13.4.使用 Select From Mode选取特征■1.13.4.1.基于L1的特征选取1.13.4.2.基于Tree(树)的特征选取1.13.5.特征选取作为 pipeline(管道)的一部分1.14.半监督学习o1.14.1.标签传播1.15.等式回归1.16.概率校准1.17.神经网络模型(有监督)o1.17.1.多层感知器o1.17.2.分类o1.17.3.回归o1.17.4.正则化o1.17.5.算法o1.17.6.复杂性o1.17.7.数学公式o1.178.实用技巧o1.17.9.使用 warm start的更多控制
- 2021-05-06下载
- 积分：1
-
单片机指纹识别系统的实现毕业设计(89s52单片机)
单片机指纹识别系统的实现毕业设计(89s52单片机) 毕业设计1 绪论 21.1指纹识别的历史与发展前景 21.2指纹识别中的基本概念与技术困难 21.3系统总体设计方案和论文结构 32 纹图像处理及特征提取与实现 52.1 方法概述 52.2方向图的计算 62.2.1求点方向图 62.2.2由点方向图求块方向图的算法 62.2.3最小均方估计块方向算法 72.3指纹图像的滤波 82.4基于方向图的动态阀值指纹图像二值化方法 102.5指纹图像的细化算法 122.6特征提取及其后处理 142.6.1特征点的提取 142.6.2假特
- 2020-12-08下载
- 积分：1
-
车牌识别的MATLAB实现
1.图像数据读入 2.图像转换 3.边缘检测 4.腐蚀处理 5.平滑处理 6.移除小对象 7.确定车牌位置 8.定位剪切 9.车牌图像二值化 10.均值滤波，膨胀或腐蚀处理 11.切割 12.分离字符
- 2019-03-31下载
- 积分：1
-
清华大学智能控制概论课件ppt
清华大学智能控制概论课件ppt,非常好。珍惜！
- 2020-12-12下载
- 积分：1
-
Best HTTP2 (2.2.0).unitypackage
如果您想要一个插件来支持通过HTTP / 2进行REST，WebSocket，Socket.IO，SignalR，SignalR Core，服务器发送事件（以及更多）的请求自定义，并提供常规更新和开发者的出色支持，那么BestHTTP / 2是适合您的工具！您可以在其自己的演示页面上试用该软件包，并阅读在线文档。包括所有源代码！支持平台：-WebGL-iOS，Android-UWP，Windows，Mac OS X，Linux最值得注意的功能是：-HTTP / 2-自定义您的请求的所有部分：◦方法（GET，HEAD，POST，PUT，DELETE，PATCH）◦标
- 2021-05-07下载
- 积分：1
-
SHT20温湿度传感器中文技术手册
SHT20温湿度传感器中文技术手册博客记录地址：http://blog.csdn.net/gsh_hello_world/article/details/53048446
- 2020-12-08下载
- 积分：1
-
软件系统项目实施方案(通用模板).doc
General plan标准软件系统项目方案模板， 相比某文库超价值10元的方案。内容包括：1.项目总体实施方案2.项目管理方案3.测试计划4.验收计划5.培训方案6.技术支持和售后服务带目录更新与转跳， 简单修改即可高质量交差。
- 2021-05-06下载
- 积分：1
-
彩色图像分割MATLAB
基于HSV彩色空间的图像分割，包含测试图片，MATLAB源程序，可以参考一下
- 2020-12-04下载
- 积分：1
-
公共信息模型CIM
电力企业设备CIM模型，供开发人员使用。也可以建立自己的CIM模型（公共信息模型CIM 华南理工大学电力学院荆朝霞2010.04.09）
- 2020-12-09下载
- 积分：1
-
关于语音识别的matlab程序
这是比较大而齐全的语音识别的matlab程序，对研究语音识别的matlab实现的学习者绝对是不可多得的。
- 2020-12-01下载
- 积分：1
|
联系客服（QQ：3324461878）
