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2.6. 协方差估计
2.6. 协方差估计 2.6.1. 经验协方差 2.6.2. 收缩协方差 2.6.2.1. 基本收缩 2.6.2.2. Ledoit-Wolf 收缩 2.6.2.3. Oracle 近似收缩 2.6.3. 稀疏逆协方差 2.6.4. 鲁棒协方差估计 2.6.4.1. 最小协方差决定 2.6. 协方差估计 校验者: @李昊伟 @小瑶 @... -
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... -
Ex 4: Imputing missing values before building an estimator
通用範例/範例四: Imputing missing values before building an estimator (一)引入函式庫及內建測試資料庫 (二)引入內建測試資料庫(boston房產資料) (三)利用整個數據集來預測 (四)模擬資料損失時之預測情形 (五)填充missing values，估計填充後的得分 (六)完整程式碼 ... -
知乎问题回答
知乎问题回答 Python学习完基础语法知识后，如何进一步提高？ 知乎问题回答 Python学习完基础语法知识后，如何进一步提高？ 如果你已经完成了Python基础语法的学习，想要知道接下来如何提高，那么你得先问问自己你要用Python来做什么？目前学习Python后可能的就业方向包括以下几个领域，我把每个领域需要的技术作为了一个简单的关键词摘要。... -
2.6. 协方差估计
2.6. 协方差估计 2.6. 协方差估计 2.6.1. 经验协方差 2.6.2. 收缩协方差 2.6.2.1. 基本收缩 2.6.2.2. Ledoit-Wolf 收缩 2.6.2.3. Oracle 近似收缩 2.6.3. 稀疏逆协方差 2.6.4. 鲁棒协方差估计 2.6.4.1. 最小协方差决定 2.6. 协方差估计 2... -
1.9. Naive Bayes
1.9. Naive Bayes 1.9.1. Gaussian Naive Bayes 1.9.2. Multinomial Naive Bayes 1.9.3. Complement Naive Bayes 1.9.4. Bernoulli Naive Bayes 1.9.5. Categorical Naive Bayes 1.9.6. Ou... -
Serialization
Serialization Defaults Serialization families Use Extend Communication Context Dask Serialization Family Use Extend Traverse attributes API Serialization When we comm... -
2.9. 神经网络模型（无监督）
2.9. 神经网络模型（无监督） 2.9.1. 限制波尔兹曼机 2.9.1.1. 图形模型和参数化 2.9.1.2. 伯努利限制玻尔兹曼机 2.9.1.3. 随机最大似然学习 2.9. 神经网络模型（无监督） 校验者: @不将就 @Loopy @barrycg 翻译者: @夜神月 2.9.1. 限制波尔兹曼机 限制玻尔兹曼机 (Res...