sklearn例程:mean-shift聚类算法
mean-shift聚类算法演示简介
Mean Shift算法,又被称为均值漂移算法。与K-Means算法一样,都是基于聚类中心的聚类算法,不同的是, Mean Shift算法不需要事...
标签：Python
sklearn例程:多分类输出概率
示例简介
本示例介绍如何绘制不同分类器的分类概率。我们在拥有3个类别的数据集上，使用如下分类模型进行多分类：
支持向量分类器(SVM Classificat...
sklearn例程:识别图像中的手写数字
示例简介
一个代码示例，显示如何使用scikit-learn识别图像中的手写数字。
该示例的更详细介绍参考用户手册的教程部分。
代码实现[Py...
sklearn例程:分类器的概率校准
分类器的概率校准简介
执行分类时，您通常不仅要预测类别标签，还要预测相关的概率。该概率使可以认为是预测结果的置信度(confidence coefficient)。但...
sklearn例程: 回归模型预测耗时对比
示例简介
此示例显示了几个scikit-learn回归模型预测耗费时间的对比，包括：
SGDRegressor
RandomForestRegressor
SVR
具体来说...
sklearn例程:SVD计算维基百科主要特征向量
维基百科主要特征向量简介
断言图中顶点相对重要性的一种经典方法是计算邻接矩阵的主要特征向量，以便将每个特征向量的分量值作为中心度得分分配给每个...
sklearn例程:无监督学习可视化股票市场结构
可视化股票市场结构简介
本示例采用了几种无监督学习技术，以从历史报价的变化中提取股票市场结构。
我们使用的数量是报价的每日变化：关联报价在一...
sklearn例程:OneClassSVM物种分布建模
物种分布建模示例简介
对物种的地理分布进行建模是保护生物学中的一个重要问题。在此示例中，根据过去的观察结果和14个环境变量，我们对两个南美哺乳动...
sklearn例程:模型复杂度对性能的影响对比
示例简介
本示例对比介绍了模型复杂度如何影响预测准确性和计算性能。
数据集是：波士顿住房数据集(Boston Housing dataset)用于回归，20个新闻组数...
sklearn例程:使用特征脸和SVM的人脸识别
示例说明
在此示例中，使用特征脸和SVM进行人脸识别，使用的数据集是“Labeled Faces in the Wild”(也称为LFW数据集)的预处理摘录：
http://vis-www.cs....
sklearn例程:NMF和LDA主题提取
NMF和LDA主题提取简介
非负矩阵分解，即Non-negative Matrix Factorization，简写为NMF。
潜在狄利克雷分布，即Latent Dirichlet Allocation， 简写...
sklearn例程:压缩感知：使用L1先验(Lasso)进行层析成像重建
压缩感知
什么是压缩感知呢？
示例说明：使用L1先验(Lasso)进行层析成像重建
此示例介绍了从一组沿不同角度获取的平行投影来重建图像的方法。这种...
sklearn例程:真实数据集的异常值检测
真实数据集的异常值检测简介
此示例介绍了对真实数据集进行鲁棒协方差估计的必须性。它对于异常检测(离群值检测)和更好地理解数据结构都是有用的。
...
sklearn例程:RBF核的显式特征映射近似
RBF核的显式特征映射近似简介
本文用一个示例介绍了近似RBF核的特征映射的方法。
具体来说，示例中展示了在便用SVM对数字数据集进行分类的情况下，如...
sklearn例程:核岭回归与SVM回归的比较
核岭回归与SVM回归的比较简介
核岭回归(KRR)和SVM回归(SVR)都是通过采用核技巧来学习非线性函数。也就是说，二者在由核产生的空间中学习了一个线性函数...