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GNU Octave 语言 实战 LightGBM特征重要性

摘要

GNU Octave 与 LightGBM:特征重要性分析实战 在机器学习领域,特征重要性分析是一个重要的步骤,它可以帮助我们理解模型是如何根据特征进行预测的,从而优化特征选择和模型性能。LightGBM(Lig

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GNU Octave 语言 实战 层次聚类方法

摘要

GNU Octave 实战:层次聚类方法 层次聚类(Hierarchical Clustering)是一种无监督学习算法,它通过将数据点逐步合并成簇,或者将簇逐步分解成数据点,从而对数据进行分类。在GNU Oct

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GNU Octave 语言 实战 模型评估与交叉验证

摘要

GNU Octave:模型评估与交叉验证实战 GNU Octave 是一款免费、开源的数值计算软件,它提供了丰富的数学函数和工具,非常适合进行数据分析、建模和仿真。在机器学习和数据科学领域,模型评估和交叉验证是至

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GNU Octave 语言 怎样实现K近邻算法分类

摘要

K近邻算法在GNU Octave中的实现 K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法是一种简单的监督学习算法,它通过在特征空间中找到最近的K个邻居来预测新数据的类别。KNN算法的核心思想是:相似

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Fortran 语言 聚类分析实战

摘要

Fortran 语言聚类分析实战 聚类分析是一种无监督学习技术,它将数据集划分为若干个组,使得同一组内的数据点彼此相似,而不同组之间的数据点则相对不相似。Fortran 语言作为一种历史悠久的高级编程语言,在科学

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F# 语言 聚类分析案例

摘要

F 语言在聚类分析中的应用案例 聚类分析是一种无监督学习技术,它将数据集划分为若干个组,使得同一组内的数据点彼此相似,而不同组之间的数据点则相对不相似。F 是一种多范式编程语言,它结合了函数式编程和面向对象编程的

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R 语言 主成分分析 PCA 的数据降维

摘要

阿木博主一句话概括:R语言中主成分分析(PCA)的数据降维实践与探讨 阿木博主为你简单介绍: 主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,它通过将原始数据投影到低维空间中,以减少数据集的维度,同时保留大部分信息。