Scikit-Learn有很优秀的机器学习处理思想,包括TensorFlow等新框架都借鉴了它的设计思想。最近的更新也让Scikit-Learn更加强大。在描述这个更新之前我们先简单看一下历史,然后让我们一起看看都有什么新内容吧。
普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
对偶规划问题
NumPy新版本发布了~~1.20.0横空出世
计算机视觉的五个趋势
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机器学习之正则化项
100天搞定机器学习(100-Days-Of-ML)(一)数据预处理
通过JRI实现java与R的连接、通信
【计算机硬件知识简介】之CPU指令集
codeFest2018比赛的冠军解决方案——自然语言处理/计算机视觉/机器学习
Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
矩母函数简介(Moment-generating function)
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
H5文件简介和使用
stata 用outreg2输出回归结果
深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
Wishart分布简介