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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... -
7.3. 并行性、资源管理和配置
7. 使用scikit-learn计算 7.1. 大规模计算的策略: 更大量的数据 7.1.1. 使用外核学习实例进行拓展 7.1.1.1. 流式实例 7.1.1.2. 提取特征 7.1.1.3. 增量学习 7.1.1.4. 示例 7.1.1.5. 注释 7.2. 计算性能 7.2.1. 预测延迟 7.2.1.1. 批量与原子模式 7.2.1... -
2.0 Changelog
2.0 Changelog 2.0.1 orm sql typing 2.0.0 orm orm extensions sql typing mssql oracle 2.0.0rc3 orm sql typing mypy postgresql oracle 2.0.0rc2 orm typing postgresq... -
5.3 预处理数据
5.3 预处理数据 5.3.1 标准化，也称去均值和方差按比例缩放 5.3.1.1 将特征缩放至特定范围内 5.3.1.2 缩放稀疏（矩阵）数据 5.3.1.3 缩放有离群值的数据 5.3.1.4 核矩阵的中心化 5.3.2 非线性转换 5.3.2.1 映射到均匀分布 5.3.2.2 映射到高斯分布 5.3.3 归一化 5.3.4 类别特征... -
5.3 预处理数据
5.3 预处理数据 5.3 预处理数据 5.3.1 标准化，也称去均值和方差按比例缩放 5.3.1.1 将特征缩放至特定范围内 5.3.1.2 缩放稀疏（矩阵）数据 5.3.1.3 缩放有离群值的数据 5.3.1.4 核矩阵的中心化 5.3.2 非线性转换 5.3.2.1 映射到均匀分布 4.3.2.2 映射到高斯分布 5.3.3 归一化 ... -
v10.2.11 Jewel
v10.2.11 Jewel Notable Changes Changelog v10.2.10 Jewel Notable Changes v10.2.9 Jewel Notable Changes v10.2.8 Jewel OSD Removal Caveat Snap Trimmer Improvements Other Nota... -
1.11. Ensemble methods
1.11. Ensemble methods 1.11.1. Bagging meta-estimator 1.11.2. Forests of randomized trees 1.11.2.1. Random Forests 1.11.2.2. Extremely Randomized Trees 1.11.2.3. Parameters 1.1...