主成分分析（PCA） 主成分分析（Principal Component Analysis）是目前为止最流行的降维算法。首先它找到接近数据集分布的超平面，然后将所有的数据都投影到这个超平面上。 保留（最大）方差 在将训练集投影到较低维超平面之前，您首先需要选择正确的超平面。例如图 8-7 左侧是一个简单的二维数据集，以及三个不同的轴（即一维超平...

ModelMesh Serving Overview Components Core components Runtime Adapters Model Serving Runtimes KServe integration Install Learn more ModelMesh Serving Multi-model serving...

其他降维方法 还有很多其他的降维方法，Scikit-Learn 支持其中的好几种。这里是其中最流行的： 多维缩放（MDS）在尝试保持实例之间距离的同时降低了维度（参见图 8-13） Isomap 通过将每个实例连接到最近的邻居来创建图形，然后在尝试保持实例之间的测地距离时降低维度。 t-分布随机邻域嵌入（t-Distributed Stocha...

Scikit Transformers Examples Label Encoder Scikit OneHotEncoder MLeap OneHotEncoder Scikit Transformers Examples Here we outline some more complicated transformers and trans...

Transforming a Leap Frame Transforming a Leap Frame with a Pipeline Transforming a Leap Frame Transformers are a useful abstraction for computing data in a dataframe, whether ...

3、目标和方法 本书假定你对机器学习几乎一无所知。它的目标是给你实际实现能够从数据中学习的程序所需的概念，直觉和工具。 我们将介绍大量的技术，从最简单的和最常用的（如线性回归）到一些定期赢得比赛的深度学习技术。 我们将使用现成的 Python 框架，而不是实现我们自己的每个算法的玩具版本： Scikit-learn 非常易于使用，并且实现了许多有...

训练一个二分类器 现在我们简化一下问题，只尝试去识别一个数字，比如说，数字 5。这个“数字 5 检测器”就是一个二分类器，能够识别两类别，“是 5”和“非 5”。让我们为这个分类任务创建目标向量： y_train_5 = ( y_train == 5 ) # True for all 5s, False for all other d...

第 5 章 pandas 入门 pandas是本书后续内容的首选库。它含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数...

2.7.5 有限制条件的优化 2.7.5.1 箱边界 2.7.5.2 通用限制 2.7.5 有限制条件的优化 2.7.5.1 箱边界 箱边界是指限制优化的每个函数。注意一些最初不是写成箱边界的问题可以通过改变变量重写。 scipy.optimize.fminbound() 进行一维优化 scipy.optimize.fmin_l_bf...

Overview Multi-framework serving with KFServing or Seldon Core TensorFlow Serving NVIDIA TensorRT Inference Server Feedback Overview Model serving overview Kubeflow suppor...