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AI论文
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3.2. Tuning the hyper-parameters of an estimator
3.2. Tuning the hyper-parameters of an estimator 3.2.1. Exhaustive Grid Search 3.2.2. Randomized Parameter Optimization 3.2.3. Tips for parameter search 3.2.3.1. Specifying an ob... -
6.9. Transforming the prediction target (y)
6.9. Transforming the prediction target (y) 6.9.1. Label binarization 6.9.2. Label encoding 6.9. Transforming the prediction target (y) These are transformers that are not in... -
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Scikit-Learn接口包装器
Scikit-Learn接口包装器 参数 Scikit-Learn接口包装器 我们可以通过包装器将Sequential 模型（仅有一个输入）作为Scikit-Learn工作流的一部分，相关的包装器定义在keras.wrappers.scikit_learn.py 中 目前，有两个包装器可用： keras.wrappers.scikit_lear... -
3.3. 模型评估: 量化预测的质量
3.3. 模型评估: 量化预测的质量 3.3. 模型评估: 量化预测的质量 3.3.1. scoring 参数: 定义模型评估规则 3.3.1.1. 常见场景: 预定义值 3.3.1.2. 根据 metric 函数定义您的评分策略 3.3.1.3. 实现自己的记分对象 3.3.1.4. 使用多个指数评估 3.3.2. 分类指标 3.3.2.1.... -
5.6. 随机投影
5.6. 随机投影 5.6.1. Johnson-Lindenstrauss 辅助定理 5.6.2. 高斯随机投影 5.6.3. 稀疏随机矩阵 5.6. 随机投影 校验者: @FontTian @程威 翻译者: @Sehriff sklearn.random_projection 模块实现了一个简单且高效率的计算方式来减少数据维度，通过... -
五、KNN
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