2.4. Biclustering 2.4.1. Spectral Co-Clustering 2.4.1.1. Mathematical formulation 2.4.2. Spectral Biclustering 2.4.2.1. Mathematical formulation 2.4.3. Biclustering evaluation ...

MLflow节点 综述 创建任务 任务样例 MLflow Projects BasicAlgorithm AutoML Custom projects MLflow Models MLFLOW Docker 环境准备 conda 环境配置 MLflow service 启动 内置算法仓库配置 MLflow节点 综述 MLf...

线性回归 在第一章，我们介绍了一个简单的生活满意度回归模型: 这个模型仅仅是输入量GDP_per_capita 的线性函数， 和 是这个模型的参数，线性模型更一般化的描述指通过计算输入变量的加权和，并加上一个常数偏置项（截距项）来得到一个预测值。如公式 4-1： 公式 4-1：线性回归预测模型 表示预测结果 表示特征的个数 表示第...

2.5. Decomposing signals in components (matrix factorization problems) 2.5.1. Principal component analysis (PCA) 2.5.1.1. Exact PCA and probabilistic interpretation 2.5.1.2. Incre...

多项式回归 如果你的数据实际上比简单的直线更复杂呢？ 令人惊讶的是，你依然可以使用线性模型来拟合非线性数据。 一个简单的方法是对每个特征进行加权后作为新的特征，然后训练一个线性模型在这个扩展的特征集。 这种方法称为多项式回归。 让我们看一个例子。 首先，我们根据一个简单的二次方程（并加上一些噪声，如图 4-12）来生成一些非线性数据： m = ...

5.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器 5.1.1. Pipeline: 链式评估器 5.1.1.1. 用法 5.1.1.1.1. 构造 5.1.1.1.2. 访问步骤 5.1.1.1.3. 嵌套参数 5.1.1.2. 注意 5.1.1.3. 缓存转换器：避免重复计算 5.1.2. 回归中的目...

5.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器 5.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器 5.1.1. Pipeline: 链式评估器 5.1.1.1. 用法 5.1.1.1.1. 构造 5.1.1.1.2. 访问步骤 5.1.1.1.3. 嵌套参数 5....