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1.12. 多类和多标签算法
1.12. 多类和多标签算法 1.12. 多类和多标签算法 1.12.1. 多标签分类格式 1.12.2. 1对其余 1.12.2.1. 多类学习 1.12.2.2. 多标签学习 1.12.3. 1对1 1.12.3.1. 多类别学习 1.12.4. 误差校正输出代码 1.12.4.1. 多类别学习 1.12.5. 多输出回归 1.12.... -
Running an Experiment
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无监督学习: 寻求数据表示
无监督学习: 寻求数据表示 聚类: 对样本数据进行分组 K-means 聚类算法 分层聚类算法: 谨慎使用 连接约束聚类 特征聚集 分解: 将一个信号转换成多个成份并且加载 主成份分析: PCA 独立成分分析: ICA 无监督学习: 寻求数据表示 校验者: @片刻 翻译者: @X 聚类: 对样本数据进行分组 可以利用聚类解决的... -
MLflow
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Katib Configuration Overview
Katib Configuration Overview Metrics Collector Sidecar settings Suggestion settings Suggestion volume settings Early stopping settings Next steps Katib Configuration Overv... -
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 ... -
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3.5.5 把所有的东西放在一起: 面孔识别
3.5.5 把所有的东西放在一起: 面孔识别 3.5.5 把所有的东西放在一起: 面孔识别 展示使用主成分分析来降维和用执行向量机分类的面孔识别的例子。 In [ ]: """ Stripped-down version of the face recognition example by Olivier Grisel http:...