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...

1.11. 集成方法 1.11.1. Bagging meta-estimator（Bagging 元估计器） 1.11.2. 由随机树组成的森林 1.11.2.1. 随机森林 1.11.2.2. 极限随机树 1.11.2.3. 参数 1.11.2.4. 并行化 1.11.2.5. 特征重要性评估 1.11.2.6. 完全随机树嵌入 1.11...

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 = ...

Deeplearning Algorithms tutorial 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps) 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...

Katib Configuration Overview Metrics Collector Sidecar settings Suggestion settings Katib Configuration Overview How to make changes in Katib configuration This page describ...

2.6.6 测量对象属性: ndimage.measurements 2.6.6 测量对象属性: ndimage.measurements 合成数据： In [59]: n = 10 l = 256 im = np . zeros (( l , l )) points = l * np . random . ra...

误差分析 当然，如果这是一个实际的项目，你会在你的机器学习项目当中，跟随以下步骤（见附录 B）：探索准备数据的候选方案，尝试多种模型，把最好的几个模型列为入围名单，用GridSearchCV 调试超参数，尽可能地自动化，像你前面的章节做的那样。在这里，我们假设你已经找到一个不错的模型，你试图找到方法去改善它。一个方式是分析模型产生的误差的类型。 首先，...

基于实例 vs 基于模型学习 另一种分类机器学习的方法是判断它们是如何进行归纳推广的。大多机器学习任务是关于预测的。这意味着给定一定数量的训练样本，系统需要能推广到之前没见到过的样本。对训练数据集有很好的性能还不够，真正的目标是对新实例预测的性能。 有两种主要的归纳方法：基于实例学习和基于模型学习。 基于实例学习 也许最简单的学习形式就是用记忆学...

API Datasets Utilities API Dask APIs generally follow from upstream APIs: Arrays follows NumPy DataFrames follows Pandas Bag follows map/filter/groupby/reduce common in ...