Python實現KNN分類算法
K-Nearest Neighbours(KNN, K近鄰）是一種分類算法，本文介紹了其背後的概念，以及如何在代碼中實現它。
我們將使用Python...
標簽：Python
sklearn例程:OneClassSVM物種分布建模
物種分布建模示例簡介
對物種的地理分布進行建模是保護生物學中的一個重要問題。在此示例中，根據過去的觀察結果和14個環境變量，我們對兩個南美哺乳動...
sklearn例程:模型複雜度對性能的影響對比
示例簡介
本示例對比介紹了模型複雜度如何影響預測準確性和計算性能。
數據集是：波士頓住房數據集(Boston Housing dataset)用於回歸，20個新聞組數...
python – Pandas對groupby的結果排序取TopK
我想按兩列對DataFrame進行分組，然後對各組中的匯總結果進行排序，怎麽做？
In [167]:
df
Out[167]:
count job source
0 2 sales A
1 4...
sklearn例程:使用特征臉和SVM的人臉識別
示例說明
在此示例中，使用特征臉和SVM進行人臉識別，使用的數據集是“Labeled Faces in the Wild”(也稱為LFW數據集)的預處理摘錄：
http://vis-www.cs....
sklearn例程:NMF和LDA主題提取
NMF和LDA主題提取簡介
非負矩陣分解，即Non-negative Matrix Factorization，簡寫為NMF。
潛在狄利克雷分布，即Latent Dirichlet Allocation， 簡寫...
Python – Elasticsearch入門教程
圖片來源：tryolabs.com
在本文中，我將討論什麽是Elasticsearch以及如何在Python中使用Elasticsearch(簡稱ES)。
什麽是ElasticSearch？
ElasticSearc...
sklearn例程:RBF核的顯式特征映射近似
RBF核的顯式特征映射近似簡介
本文用一個示例介紹了近似RBF核的特征映射的方法。
具體來說，示例中展示了在便用SVM對數字數據集進行分類的情況下，如...
sklearn例程:真實數據集的異常值檢測
真實數據集的異常值檢測簡介
此示例介紹了對真實數據集進行魯棒協方差估計的必須性。它對於異常檢測(離群值檢測)和更好地理解數據結構都是有用的。
...
python – LSTM用於時序數據預測
時間序列預測，圖片來自rawpixel.com
使用神經網絡(NN)預測市場上的股票價格走勢的想法與NN一樣古老。憑直覺，僅憑過去就很難預測未來的價格走勢。如何...
sklearn例程:壓縮感知：使用L1先驗(Lasso)進行層析成像重建
壓縮感知
什麽是壓縮感知呢？
示例說明：使用L1先驗(Lasso)進行層析成像重建
此示例介紹了從一組沿不同角度獲取的平行投影來重建圖像的方法。這種...
sklearn例程:核嶺回歸與SVM回歸的比較
核嶺回歸與SVM回歸的比較簡介
核嶺回歸(KRR)和SVM回歸(SVR)都是通過采用核技巧來學習非線性函數。也就是說，二者在由核產生的空間中學習了一個線性函數...
sklearn例程:隨機投影嵌入(Embedding)的Johnson-Lindenstrauss界限
Johnson-Lindenstrauss綁定為帶有隨機投影的嵌入簡介
Johnson-Lindenstrauss引理（簡稱JL引理）指出，任何高維數據集都可以隨機投影到低維歐氏空間中，...
sklearn例程:異常檢測算法比較及異常點檢測示例
對數據集進行異常檢測及比較簡介
此示例顯示了2D數據集上不同異常檢測算法的特征。數據集包含一種或兩種模式(高密度區域)，以說明算法處理多模式數據的...
sklearn例程:多標簽分類
多標簽分類數據及可視化說明
本示例模擬多標簽(multi-label)文檔分類問題。模擬數據集是根據以下過程隨機生成的：
選擇標簽數：n〜Poisson(n_l...
sklearn例程:使用多個模型預測完善人臉
例程簡介
本示例說明了使用多個模型估計器來完成圖像。目標是根據給定臉部的上半部分來預測其下半部分。
圖像的第一列顯示真實麵孔。後麵幾列展示了...
在Python中使用圖像過濾器/濾鏡
在從事計算機視覺項目中，需要用到圖像預處理，以幫助改善我計劃構建的機器學習模型。圖像預處理包括將圖像濾鏡應用於圖像，本文將比較一些最知名的圖像...