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  • latex测试先不要删除
    ##### 行内的公式 Inline E=mc2 Inline 行内的公式 E=mc2 行内的公式，行内的E=mc2公式。 $$c = \pm\s
  • 测试mdnice
    $D=\lambda\left|{\begin{array}{*{20}{c}}\lambda &{{\rm{-1}}}&{\rm{0}}\{\rm{0}}&\lambda &{{\rm{-1}}}
  • 测试1030
    这是一个公式$a^{x+y}$ 这里是代码 ```python for i in range(5): print('hello') ``` 这里是表格 | 示例|示例 | | ----|--
  • API 参考
    这是scikit-learn的类和函数参考。请参阅完整的[用户指南](https://scikit-learn.org.cn/lists/2.html)以获取更多详细信息，因为类和函数的原始规范可能不
  • 交叉分解法比较
    注意 单击[此处](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cross_decomposition/plot_compare_cross_decom
  • scikit-learn 0.22中的发布要点
    我们很高兴地宣布发布scikit-learn 0.22，这里许多bug被修复和一些新的功能！我们在下面详细介绍了这个版本的几个主要特性。有关所有更改的详尽清单，请参阅[发布说明](https://sc
  • 用谱协聚类算法对文档进行集群化
    此示例演示了20个新闻组数据集上的谱协聚类算法。“comp.os.ms-windows.misc”类别被排除在外，因为它包含许多只包含数据的帖子。 TF-IDF矢量化后形成一个词频矩阵，然后利用
  • 三分类的概率校准
    此示例说明了sigmoid如何校准三分类问题预测的概率。举例说明的是标准的2-simplex，其中三个角对应于三个类。箭头指向由未校准分类器预测的概率向量到同一分类器在hold-out 验证集上进行s
  • 协方差椭球的线性和二次判别分析
    这个例子画出了由LDA和QDA学习的每个类的协方差椭球面和决策边界。椭圆显示每个类的双标准偏差。对于LDA，所有类的标准偏差是相同的，然而对于QDA， 而每个类都有自己的标准偏差。 ![](/u
  • toy数据集上不同聚类算法的比较
    这个例子展示了不同的聚类算法在数据集上的特性，这些算法是“interesting”，但仍然是2D的。除了最后一个数据集之外，每个数据集算法都对参数进行了调整，以获得良好的聚类结果。有些算法比其他算法对
  • 安装scikit-learn
    发eve是儿女
  • 5.1 提供的绘图工具
    Scikit-learn定义了一个简单的API，创建用于机器学习的可视化对象。该API的特点是无需重新计算即可进行快速绘图和视觉调整。在以下示例中，我们绘制了利用支持向量机算法产生的ROC曲线：
  • 1.17 神经网络模型(有监督)
    > 警告：此实现不适用于大规模数据应用。 特别是 scikit-learn 不支持 GPU。如果想要提高运行速度并使用基于 GPU 的实现以及为构建深度学习架构提供更多灵活性的框架，请看 [Relat
  • 2.9. 神经网络模型（无监督）
    ## 2.9.1. 受限波尔兹曼机 受限玻尔兹曼机(RBM)是一种基于概率模型的无监督非线性特征学习器。当馈入线性分类器（如线性支持向量机或感知机）时，用 RBM 或多层次结构的RBM提取的特征时通
  • 3.5 验证曲线：绘制分数以评估模型
    每一个估计器都有其优势和劣势。它的泛化误差可以分解为偏差，方差和噪声。估计器的偏差是不同训练集的平均误差。估计器的方差表示对不同训练集，模型的敏感度。噪声是数据的特质。 在下图中，可以看见一个函数

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