Tol 第2页

逻辑回归sklearn实现

LogisticRegressionclasssklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0

kity_8322·2023-02-03 11:31

matlab 符号积分法,MATLAB积分方法

,v)int(f,v,a,b)%数值积分trapz(x,y)%梯形法沿列方向求函数Y关于自变量X的积分cumtrapz(x,y)%梯形法沿列方向求函数Y关于自变量X的累计积分quad(fun,a,b,tol

何超瘦·2023-02-03 10:51

matlab 积分函数曲线,matlab积分函数

,v)int(f,v,a,b)%数值积分trapz(x,y)%梯形法沿列方向求函数Y关于自变量X的积分cumtrapz(x,y)%梯形法沿列方向求函数Y关于自变量X的累计积分quad(fun,a,b,tol

路怜涯·2023-02-03 10:50

scipy.optimize.minimize参数

scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp=None,bounds=None,constraints=(),tol

cazenove·2023-02-01 14:19

年少不懂的浪漫

womantobemyweddedhusband/wife,tohaveandtoholdfromthisdayforward,forbetterforworse,forricherforpoorer,insicknessandinhealth,tol

叫我大宝好了·2023-02-01 01:39

【web前端】Javascript 获取时间戳小技巧

;newDate().getTime();newDate().valueOf();Date.parse(newDate());获取当天时间戳获取23点59分59秒：newDate(newDate().toL

前端好有趣·2023-01-30 23:11

SVM.SVC调参实战总结与指南

APISVC(C=1.0,kernel=’rbf’,degree=3,gamma=’auto_deprecated’,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

NanciZhao·2023-01-29 16:50

SVM.SVC参数说明

Sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel=’rbf’,degree=3,gamma=’auto’,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

ustbclearwang·2023-01-29 16:19

sklearn.svm.SVC

sklearn.svm.SVCclasssklearn.svm.SVC（C=1.0，kernel='rbf'，degree=3，gamma='auto_deprecated'，coef0=0.0，shrinking=True，probability=False，tol

尘归风·2023-01-29 16:18

【sklearn学习】支持向量机SVM

classsklearn.svm.SVC(*,C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma='scale',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

jaeden_xu·2023-01-09 00:16

Pyspark聚类--GaussianMixture

GaussianMixtureclasspyspark.ml.clustering.GaussianMixture(featuresCol=‘features’,predictionCol=‘prediction’,k=2,probabilityCol=‘probability’,tol

Gadaite·2023-01-08 00:10

使用sklearn实现混合高斯聚类

tol停止迭代的阈值reg_covar防止为零的增加数，使用默认即可。max_iter最大的迭代次数n_init随机次数，因为GMM算法受随机数影响较大，所以需要多随机

傲慢的菜鸟·2023-01-08 00:40

线性筛模板（筛取从1-n的素数）

线性筛constintmaxv=1e3;//注意修改maxv数值intvis[maxv],prime[maxv],tol;voidliner_shai(){memset(vis,0,sizeof(vis

mαgic·2023-01-07 02:07

numpy.random.multivariate_normal()函数解析

1.2函数定义numpy.random.multivariate_normal(mean,cov[,size,check_valid,tol])¶mean:多元正态分布的维度。

此生小会·2023-01-05 13:42

sklearn-降维算法

中的降维算法主成分分析PCAclasssklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver=’auto’,tol

CHEN的小喵·2023-01-02 12:44

sklearn-逻辑回归

linear_model.LogisticRegressionclasssklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’,dual=False,tol

CHEN的小喵·2023-01-02 12:44

Pyspark分类--LinearSVC

classpyspark.ml.classification.LinearSVC(featuresCol=‘features’,labelCol=‘label’,predictionCol=‘prediction’,maxIter=100,regParam=0.0,tol

Gadaite·2022-12-26 15:19

Sklearn参数详解—LR模型

详细说明模型参数详解逻辑回归：sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept

Sciengineerv·2022-12-21 18:04

牛顿迭代法求简单超越方程根的原理及python实现

下面是python代码，注意tol不能太小。importmathdeff(x):returnf(x)表达式defdf(x):returndfx(

什么都要懂·2022-12-21 09:49

scipy.sparse.linalg.eigsh

scipy.sparse.linalg.eigsh(A,k=6,M=None,sigma=None,which='LM',v0=None,ncv=None,maxiter=None,tol=0,return_eigenvectors

weixin_40379396·2022-12-16 10:08

机器学习（一）svm运用实例

sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel=‘rbf’,degree=3,gamma=‘auto’,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

weixin_43857838·2022-12-14 13:35

聚类初始质心 & 减少聚类迭代次数 & 函数K_means

2.重要参数max_iter&tol:让迭代停下来3.函数cluster.k_means4.重要属性与接口1.重要参数init&random_state&n_init:初始质心怎么放好？

talle2021·2022-12-10 08:39

svd分解

classsklearn.decomposition.TruncatedSVD(n_components=2,*,algorithm='randomized',n_iter=5,random_state=None,tol

Mick..·2022-12-09 16:24

机器学习sklearn-KNN

目录1概述2sklearn中的聚类算法2.1聚类算法的模型评估指标2.2重要参数init&random_state&n_init初始化质心2.3重要参数max_iter&tol：让迭代停下来3Kmeans

kongqing23·2022-12-09 13:57

正余弦算法优化VMD进行信号分析python

1、VMD算法在使用VMD算法时，我们需要了解到VMD的效果受到其参数的影响，其参数主要有alpha为惩罚因子；K是分解层数；tau为噪声容忍度，通常取0；DC为直流分量，通常取0；tol收敛准则容忍度

追剧入迷人·2022-12-07 10:50

MATLAB实现矩阵雅可比（Jacobi）迭代

function[x,k,resvec,DD,ID,JD,D,Ab]=jacobis(AA,IA,JA,b,x,tol,kmax)%ThisfunctionisanimplementationofJacobi

雪shan飞hu·2022-12-04 05:56

聚类算法学习----之----sklearn.cluster.KMeans

classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init=’k-means++’,n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

清萝卜头·2022-11-28 15:43

Sklearn(二): sklearn.cluster 各种聚类方法解析

sklearn.cluster.KMeansfromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol

Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-11-28 15:38

sklearn.cluster.KMeans

sklearn.cluster.KMeans1、apiclasssklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol

庾信平生最萧瑟·2022-11-28 15:34

sklearn.cluster.KMeans()与MiniBatchKMeans()参数解析

sklearn.cluster.KMeans(n_cluster=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

大愚10067·2022-11-28 15:02

K-Means聚类算法【sklearn.cluster】

classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,*,init='kmeans++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

阿.荣.·2022-11-28 15:56

sklearn.cluster.KMeans中的参数介绍

KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose

小白学算法·2022-11-28 15:52

logisticregression python参数设置_LogisticRegression在sklearn中的参数详解

LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight

云智冷·2022-11-24 09:53

支持向量机——非线性回归SVR

模型原型sklearn.svm.SVR(kernel=’rbf’,degree=3,gamma=’auto’,coef0=0.0,tol=0.001,C=1.0,epsilon=0.1,shrinking

小小蒲公英·2022-11-23 06:56

numpy笔记整理 multivariate_normal（多元正态分布采样）

1基本用法np.random.multivariate_normal(mean,cov,size=None,check_valid=None,tol=None)根据均值和协方差矩阵的情况生成一个多元正态分布矩阵

UQI-LIUWJ·2022-11-22 20:33

sklearn.linear_model.Lasso解读

classsklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0,*,fit_intercept=True,normalize=‘deprecated’,precompute=False,copy_X=True,max_iter=1000,tol

赵孝正·2022-11-21 03:29

不动点迭代法的matlab实现

令g(x)=1+0.5*sin(x)g=@(x)fun2(x);%Initializationx0=0;tol=1e-5;maxIter=40;%TestbiSec

无聊的小把戏·2022-11-20 21:19

sklearn.svm.SVC（）参数说明

sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel=‘rbf’,degree=3,gamma=‘auto’,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

静嗅花开·2022-11-19 09:26

sklearn.svm.SVC()函数解析

classsklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel=’rbf’,degree=3,gamma=’auto_deprecated’,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

云中小屋·2022-11-19 09:55

python中的sklearn.svm.svr_支持向量机SVM--sklearn 参数说明

SVM(SupportVectorMachine)支持向量机1、SVM线性分类器sklearn.svm.LinearsvC(penalty=12,loss=squared_hinge,dual=True,tol

不遇白·2022-11-19 09:52

sklearn.svm.SVC的参数学习笔记

classsklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel=’rbf’,degree=3,gamma=’auto_deprecated’,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

Jared_Yang·2022-11-19 09:46

逻辑回归（LogisticRegression）中的参数（详解）

LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight

小白学算法·2022-11-19 09:07

支持向量机（sklearn.svm.svc）中的参数

sklearn.svm.svc(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma='scale',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

小白学算法·2022-11-19 09:30

Pytorch中torch.tensor、list、numpy之间的相互转换

a.item()#list->tensor(cpu)l0=[1,2,3]t=torch.Tensor(l0)#tensor(cpu)->numpy->lista=t.numpy()l1=t.numpy().tol

cv_lhp·2022-11-19 04:15

支持向量机SVM--sklearn.svm.SVC【机器学习笔记简摘】

SVM囊括很多算法的功能：sklearn中的支持向量机类含义输入svm.LinearsvC线性支持向量分类[penalty,loss,dual,tol,C,…])svm.LinearsVR线性支持向量回归

数数chat·2022-11-15 09:59

【菜菜的sklearn课堂笔记】主成分分析PCA与奇异值分解SVD-高维数据可视化以及参数n_components

bilibili高维数据的可视化和n_componentsPCA(['n_components=None','copy=True','whiten=False',"svd_solver='auto'",'tol

烧灯续昼2002·2022-11-07 15:58

k-means算法API详解

classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init=’kmeans++’,n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

NongfuSpring-wu·2022-11-04 17:34

sklearn 笔记 SVM

sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma='scale',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

UQI-LIUWJ·2022-10-30 02:05

Python机器学习--算法实现--常用算法在Sklearn中的聚类算法和分类算法关键参数详解

Sklearn中的参数fromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol

扁舟钓雪·2022-10-28 07:23

sklearn逻辑回归:参数详解

模型训练三.模型训练后的方法与属性(一)方法(二)属性本文讲述sklearn逻辑回归参数详解一.入参说明完整入参：clf=LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol

老饼讲解机器学习·2022-10-18 07:08

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