sklearn exercises

最新推荐文章于 2021-07-26 19:09:28 发布
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博客围绕sklearn练习展开，虽无具体内容，但推测会涉及sklearn库在机器学习中的应用练习，如模型训练、数据处理等信息技术相关操作。

陈得意
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Applied.Multivariate.Statistical.Analysis.4th.Edition.366245170
11-16
Focusing on high-dimensional applications, this 4th edition presents the tools and concepts used in multivariate data analysis in a style that is also accessible for non-mathematicians and practitioners. It surveys the basic principles and emphasizes both exploratory and inferential statistics; a new chapter on Variable Selection (Lasso, SCAD and Elastic Net) has also been added. All chapters include practical exercises that highlight applications in different multivariate data analysis fields: in quantitative financial studies, where the joint dynamics of assets are observed; in medicine, where recorded observations of subjects in different locations form the basis for reliable diagnoses and medication; and in quantitative marketing, where consumers’ preferences are collected in order to construct models of consumer behavior. All of these examples involve high to ultra-high dimensions and represent a number of major fields in big data analysis. The fourth edition of this book on Applied Multivariate Statistical Analysis offers the following new features: A new chapter on Variable Selection (Lasso, SCAD and Elastic Net) All exercises are supplemented by R and MATLAB code that can be found on www.quantlet.de. The practical exercises include solutions that can be found in Härdle, W. and Hlavka, Z., Multivariate Statistics: Exercises and Solutions. Springer Verlag, Heidelberg. Table of Contents Part I Descriptive Techniques Chapter 1 Comparison of Batches Part II Multivariate Random Variables Chapter 2 A Short Excursion into Matrix Algebra Chapter 3 Moving to Higher Dimensions Chapter 4 Multivariate Distributions Chapter 5 Theory of the Multinormal Chapter 6 Theory of Estimation Chapter 7 Hypothesis Testing Part III Multivariate Techniques Chapter 8 Regression Models Chapter 9 Variable Selection Chapter 10 Decomposition of Data Matrices by Factors Chapter 11 Principal Components Analysis Chapter 12 Factor Analysis Chapter 13 Cluster Analysis Chapter 14 Discri
《Applied Multivariate Statistical Analysis》Wolfgang
10-18
《Applied Multivariate Statistical Analysis》pdf, Wolfgang, 4th edition, 英文版
拜师学习之回归
hello_JeremyWang的博客
07-26 215
1. 回归 回归的一个重要特征就是，其目标值是连续的。本节主要介绍了线性回归和岭回归的实例。 1.1 线性回归实例 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn
Exercises
smell201611010513的博客
06-29 218
1.掌握打印流以及Scanner类的常用方法，使用打印流和Scanner优化之前的FileInputStream与FileOutputStream操作。要求:在桌面上新建一个Test.txt，使用打印流向文件中输出如下： Hello 123 Hello bit 然后使用Scanner类读取文件内容并输入到控制台。 import java.io.*; import java.util.Sc...
机器学习中的变量选择——进阶篇
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管他叫大靖
03-03 2万+
机器学习中的变量选择变量选择回顾单变量筛选通过模型选择变量变量选择进阶只用模型就能选好变量么数据处理模型介绍实验结果认识伪相关两步法估计 变量选择回顾 符号说明： p:p:p: 特征数量 n:n:n: 样本数量 变量选择在机器学习中扮演着重要的角色，无论是对于构建一个可解释的模型，还是提升模型的预测能力。 单变量筛选 在高维情况下，有时候我们需要预先筛选部分变量，然后再训练模型。筛选过程需要做到...
ant-exercises-sklearn
01-07
ant-exercises-sklearn
Ant Exercises结合Sklearn实践指南
根据提供的文件信息，我们可以推断出相关知识点涉及“ant-exercises-sklearn”。这个标题暗示了本文件很可能是关于使用Apache Ant进行练习，同时结合了机器学习库scikit-learn（通常简称为sklearn）的知识。Apache ...
sklearn_user_guide
01-06
最后，“Feature Selection”和“Tutorial exercises”部分则分别介绍了特征选择的策略和一些教程练习，这些内容对于提升机器学习模型的性能和准确度非常有帮助。 综上所述，文档涵盖了scikit-learn库的广泛知识点...
import pandas as pd from sklearn import datasets def demo(): data = datasets.load_linnerud().data #********** Begin **********# #*********** End ***********# 根据相关知识以及编程要求，得到目标DataFrame多级索引。
03-19
from sklearn.datasets import load_linnerud def create_multi_index_dataframe(): # 加载Linnerud数据集 linnerud_data = load_linnerud() # 获取锻炼数据及其特征名称 exercises_df = pd.DataFrame( ...
Spark—15分钟教程
TensorFlowNews
10-24 888
作者|Andrea Ialenti 编译|VK 来源|Towards Datas Science 正如在我几乎所有关于这个工具的文章中都写到，Spark和SQL一样非常容易使用。但不管我花多少时间写代码，我只是无法在我的大脑中永久性地存储Spark API(有人会说我的记忆就像RAM一样，小而易失)。 无论你是想快速入门介绍sparksql，还是急于编写你的程序，还是像我一样需要一份备忘单，我相信你会发现这篇文章很有用。 这篇文章的目的是介绍sparksql的所有主要函数/特性，在片段中，你将始终看到原始
[Bhatia.Matrix Analysis.Solutions to Exercises and Problems]ExI.4.6
weixin_33826268的博客
11-19 123
Let $A$ and $B$ be two matrices (not necessarily of the same size). Relative to the lexicographically ordered basis on the space of tensors, the matrix for $A\otimes B$ can be written in block form as...
Exercises 1
qq_19398507的博客
06-13 255
Communication System // oj 1018这道题如果纯暴力容易超时。考虑到在一定的bandwidth下，price越小越好，进行优化。第一步改进是用multimap储存，对于每一层中的每一个设备，只要找不同层里bandwidth比它大的中 最小的price。这样已经可以过了，但800+ms第二步改进，用map储存，在输入时，每层只保留bandwidth相同的里面price最小的...
如何使用 sklearn 快速创造出我们所需的数据？
Robin_Pi的博客
02-23 493
from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=0, cluster_std=1.0) plt.scatter(X[:, 0], X...
python anaconda安装sklearn时出现：DLL load failed，或者导入numpy时出现导入模块错误问题
qq_30934313的博客
12-24 2652
python anaconda安装sklearn时出现：DLL load failed，或者导入numpy时出现导入模块错误问题出现原因 出现原因 一、如果遇到错误:ImportError:DLLloadfailed 1、找不到指定的模块，出现错误原因:安装包的来源问题,也可以理解为包版本兼容问题,有的包使用官方出版,有的包使用whl文件安装解决方案:将所有包都统一来源,要么全部使用官方出版的包,...
Lasso思想及算法
求知：数据科学家之路
11-02 1万+
本文转载自：http://liuzg202.blog.163.com/blog/static/294271962010102592332511、只有这么几个人在做LASSO，他们都是大牛，你可以直接GOOGLE他们的主页，看他们在这块发了什么文章。 yu bin, zhu ji, zhang tong, hui zou, yuan ming, Nicolai Meinshausen, Peter
Exercises 4.1
u011741556的专栏
09-05 657
E1 .Draw a diagram   to illustrate  the configuration of   linked   nodes  that  is   created  by the  following   statements. Node *p0=new Node('0')  ; Node *p1=p0->next=new Node('1')  ; Node *p2=
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
最新发布
11-30
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
11-30
内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
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