sklearn-function
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详解 Scikit-learn 的 metrics.adjusted_rand_score函数：调整兰德指数评估聚类结果
Scikit-learn 的sklearn.metrics.adjusted_rand_score 函数 Scikit-learn的sklearn.metrics.adjusted_rand_score函数用于计算两个簇分配结果之间的调整兰德指数。调整兰德指数是一种衡量两个簇分配结果相似程度的指标，它考虑到了随机基线，因此相较于兰德指数更具有鲁棒性。该函数的…
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详解 Scikit-learn 的 feature_extraction.text.CountVectorizer函数：文本特征提取器
Scikit-learn 中，sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 函数的作用与使用方法的完整攻略 1. 简介 CountVectorizer是 scikit-learn 中一个非常实用的文本特征提取函数，主要将文本数据转换成词频矩阵，统计每一个文档中每个词语出现的次数，以此构建矩阵。 2. 使用方法…
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详解 Scikit-learn 的 neural_network.MLPRegressor函数：多层感知器回归器
Scikit-learn的sklearn.neural_network.MLPRegressor函数 Scikit-learn的sklearn.neural_network.MLPRegressor是一个实现多层神经网络回归的函数。它可以训练一个具有一个或多个隐藏层的神经网络，并使用反向传播算法进行训练。 MLPRegressor的使用方法 首先，导入必要的…
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详解 Scikit-learn 的 linear_model.Lasso函数：Lasso 回归模型
sklearn.linear_model.Lasso函数简介 sklearn.linear_model.Lasso是Scikit-learn中一个用于线性回归的函数，它采用L1正则化方法，常用于特征选择和稀疏模型的优化。 Lasso模型求解目标函数为：$$\frac{1}{2n_{samples}}||Xw-y||^22+\alpha \cdot \sum^…
