03 2019 档案

sklearn聚类模型：基于密度的DBSCAN；基于混合高斯模型的GMM
摘要：1 sklearn聚类方法详解 2 对比不同聚类算法在不同数据集上的表现 3 用scikit-learn学习K-Means聚类 4 用scikit-learn学习DBSCAN聚类 （基于密度的聚类） 5 DBSCAN密度聚类算法 6 混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM) 阅读全文

posted @ 2019-03-13 15:04 andy_1 阅读(1539) 评论(0) 推荐(0) 编辑

skearn学习路径
摘要：sklearn学习总结（超全面） 关于sklearn，监督学习几种模型的对比 sklearn之样本生成make_classification，make_circles和make_moons python np.logspace(1,10,5) np.linspace() 创建等比数列，生成(star 阅读全文

posted @ 2019-03-07 10:46 andy_1 阅读(377) 评论(0) 推荐(0) 编辑

LDA降维与PCA降维对比
摘要：线性判别分析LDA原理总结 阅读全文

posted @ 2019-03-07 09:13 andy_1 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑

透彻形象理解核函数
摘要：透彻形象理解核函数 阅读全文

posted @ 2019-03-07 09:13 andy_1 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑

sklearn 岭回归
摘要：可以理解的原理描述： 【机器学习】岭回归（L2正则) 最小二乘法与岭回归的介绍与对比 多重共线性的解决方法之——岭回归与LASSO 阅读全文

posted @ 2019-03-06 15:59 andy_1 阅读(125) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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