# 1.6. 最近邻
校验者: @DataMonk2017 @Veyron C @舞空 @Loopy @qinhanmin2014 翻译者: @那伊抹微笑 sklearn.neigh...
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校验者: @glassy @Trembleguy @Loopy 翻译者: @AI追寻者 高斯过程 (GP) 是一种常用的监督学习方法,旨在解决回归问题和概率分类问题。 高斯过程模型的优点如下:...
校验者: @peels 翻译者: @Counting stars 交叉分解模块主要包含两个算法族: 偏最小二乘法(PLS)和典型相关分析(CCA)。 这些算法族具有发现两个多元数据集之间的线性关系的用途: f...
scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ,SciPy 和 matplotlib 上 开源,可商业使用 – BSD许可...
用户指南 1. 监督学习 1.1. 广义线性模型 1.2. 线性和二次判别分析 1.3. 内核岭回归 1.4. 支持向量机 1.5. 随机梯度下降 1.6. 最近邻 1.7. 高斯过程 1.8. 交叉分解 1.9. 朴素贝叶斯 1.10. ...