SKLearn算法库的顶层设计
一、SKLearn各个模块 （一）监督学习的各个模块 1、neighbors近邻算法 2、svm支持向量机算法 3、kernal_ridge核岭回归 4、neighbors近邻算法 5、discriminant_analysis判别分析 6、linear_model广义线性模型 7、ensemble集成方法 8、tree决策树 9、naive_bayes朴素贝叶斯 10、cross_decompo
相关文章
- 1. 如何顶层设计
- 2. 软件项目总体设计、顶层设计方法论
- 3. 库的层次设计
- 4. 《智慧城市》顶层设计解读
- 5. JStorm源代码阅读——顶层设计
- 6. 量化交易平台—顶层设计
- 7. 智慧城市顶层设计需要
- 8. 算法学习 四 >> "自顶向下"的设计方法
- 9. sklearn之Kmeans算法
- 10. Sklearn之KMeans算法
- 更多相关文章...
- • Web 创建设计 - 网站建设指南
- • 移动设备 统计 - 浏览器信息
- • 使用Rxjava计算圆周率
- • 算法总结-广度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 如何顶层设计
- 2. 软件项目总体设计、顶层设计方法论
- 3. 库的层次设计
- 4. 《智慧城市》顶层设计解读
- 5. JStorm源代码阅读——顶层设计
- 6. 量化交易平台—顶层设计
- 7. 智慧城市顶层设计需要
- 8. 算法学习 四 >> "自顶向下"的设计方法
- 9. sklearn之Kmeans算法
- 10. Sklearn之KMeans算法