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...

metrics Training metrics Predefined metrics: accuracy [source] [test] accuracy_thresh [source] [test] top_k_accuracy [source] [test] dice [source] [test] error_rate ...

二、数据分析 预测 示例问题 分类 问题 知识发现 二、数据分析 原文：Data Analysis 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 这本笔记本讲解了一些，我们可能想要使用数据科学方法做的事情的最小例子。 特别是，为了以下目的，它简要介绍了数据分析： 预测：分析可用数据，以便能够对未来数据进行预测 分...

获取数据 开始动手。最后用 Jupyter notebook 完整地敲一遍示例代码。完整的代码位于 https://github.com/ageron/handson-ml 。 创建工作空间 首先，你需要安装 Python。可能已经安装过了，没有的话，可以从官网下载 https://www.python.org/ 。 接下来，需要为你的机器学习代...

Metrics Core metric flatten_check [source] class AccumMetric [source] skm_to_fastai [source] optim_metric [source] Single-label classification accuracy [source] e...

Model Interpretation Tree Variance for Prediction Confidence Feature Importance Removing Low-Importance Variables Removing Redundant Features Partial Dependence Data Leakage ...

Deeplearning Algorithms tutorial K-近邻算法（KNN） 应用案例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面...

2.8. 密度估计 2.8. 密度估计 2.8.1. 密度估计: 直方图 2.8.2. 核密度估计 2.8. 密度估计 2.8. 密度估计 校验者: @不将就 @barrycg 翻译者: @Xi 密度估计涉及了无监督学习，特征工程和数据建模这三个不同的领域。一些最流行和最有用的密度估计方法是混合模型，如高斯混合( sklearn.mix...