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AI论文
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1.4. 支持向量机
1.4. 支持向量机 1.4.1. 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 1.4.3. 密度估计, 异常（novelty）检测 1.4.4. 复杂度 1.4.5. 使用诀窍 1.4.6. 核函数 1.4.6.1. 自定义核 1.4.6.1.1. 使用 python 函... -
2.6.4 图像过滤
2.6.4 图像过滤 2.6.4.1 模糊 / 光滑 2.6.4.2 锐化 2.6.4.3 降噪 2.6.4.4 数学形态学 2.6.5.2 分割 2.6.4 图像过滤 局部过滤器 : 通过临近像素值的函数来替换像素的值。 邻居 : 方块 (选择大小)、 硬盘、或者更复杂的结构化元素。 2.6.4.1 模糊 / 光滑 高斯过滤器... -
二、DBSCAN
二、DBSCAN 二、DBSCAN DBSCAN 是scikit-learn 提供的一种密度聚类模型。其原型为： class sklearn . cluster . DBSCAN ( eps = 0.5 , min_samples = 5 , metric = 'euclidean' , metric_params = None... -
Pandas ecosystem
Pandas ecosystem Statistics and machine learning Statsmodels sklearn-pandas Featuretools Visualization Altair Bokeh seaborn yhat/ggpy IPython Vega Plotly QtPandas IDE I... -
6.2. Feature extraction
6.2. Feature extraction 6.2.1. Loading features from dicts 6.2.2. Feature hashing 6.2.2.1. Implementation details 6.2.3. Text feature extraction 6.2.3.1. The Bag of Words repres... -
1.17. Neural network models (supervised)
1.17. Neural network models (supervised) 1.17.1. Multi-layer Perceptron 1.17.2. Classification 1.17.3. Regression 1.17.4. Regularization 1.17.5. Algorithms 1.17.6. Complexity ... -
1.14. 半监督学习
1.14. 半监督学习 1.14.1. 标签传播 1.14. 半监督学习 校验者: @STAN,废柴0.1 @Loopy 翻译者: @那伊抹微笑 半监督学习 适用于在训练数据上的一些样本数据没有贴上标签的情况。 sklearn.semi_supervised 中的半监督估计, 能够利用这些附加的未标记数据来更好地捕获底层数据分布的形状，并... -
Decision Trees
Decision Trees Handling Dates Using TabularPandas and TabularProc Creating the Decision Tree Categorical Variables Decision Trees Decision tree ensembles, as the name sugge...