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Data Science Package for Python
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Nuclio functions
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4.2.2. PySpark组件
版本说明 操作步骤 使用建议 使用 Spark 的 DataFrame，而不要使用 Pandas 的 DataFrame 在 Task 里使用 Python 库，而不是在 Driver上 使用 Python 库 Pypark 组件为使用 Python 的 Spark 用户提供服务，用户通过 Python 编写 Spark 应用程序，通过 PySp... -
对性能的评估
对性能的评估 评估一个分类器，通常比评估一个回归器更加玄学。所以我们将会花大量的篇幅在这个话题上。有许多量度性能的方法，所以拿来一杯咖啡和准备学习许多新概念和首字母缩略词吧。 使用交叉验证测量准确性 评估一个模型的好方法是使用交叉验证，就像第二章所做的那样。 实现交叉验证 在交叉验证过程中，有时候你会需要更多的控制权，相较于函数cros... -
机器学习(股票)
# coding=utf-8 from __future__ import print_function , absolute_import , unicode_literals from datetime import datetime import numpy as np from... -
Installing CMake
Installing CMake Quick list (more info on each method below) Official package CMake Default Versions Windows MacOS Linux RHEL/CentOS Ubuntu Other General tools CI Full l... -
Nuclio functions
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六、GaussianMixture
六、GaussianMixture 六、GaussianMixture GaussianMixture 是scikit-learn 给出的混合高斯模型。其原型为 class sklearn . mixture . GaussianMixture ( n_components = 1 , covariance_type = 'full' , ... -
2.6 使用Numpy和Scipy进行图像操作及处理
2.6 使用Numpy和Scipy进行图像操作及处理 2.6 使用Numpy和Scipy进行图像操作及处理 In [3]: % matplotlib inline import numpy as np 作者 ：Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux 这个部分解决用核心的科学模块NumPy和S... -
2.3 监督学习 III
2.3 监督学习 III 非参数学习器 K 最近邻（KNN） 距离度量：定义和计算“邻近性” 选取k ：使用交叉验证调优超参数 K 的较高值防止过拟合 真实世界中使用 KNN 的地方 决策树和随机森林 泰坦尼克数据集 选择决策树中的分割 随机森林：决策树的集成 之后，我们就完成了监督学习的学习 练习材料和扩展阅读 2.3a 实现 KNN...