伯努利朴素贝叶斯分类器假设我们的所有特征都是二元的，它们仅有两个值（例如，已经是独热编码的标称分类特征）。

SVC 使用超平面来创建决策区域，不会自然输出观察是某一类成员的概率估计。 但是，我们实际上可以通过一些技巧输出校准的类概率。 在 SVC 中，可以使用 Platt 缩放，其中首先训练 SVC，然后训练单独的交叉验证逻辑回归来将 SVC...

: 研究者指定的正数。 K 表示最接近特定观测的观测数，它定义了“邻域”。 例如，K = 2意味着每个观测都有一个邻域，包含最接近它的另外两个观测。

最重要的参数是base_estimator，n_estimators和learning_rate。

表示两者之间的交互。使用 scikit-learn 的PolynomialFeatures，来为所有特征组合创建交互术项会很有用。 然后，我们可以使用模型选择策略，来识别产生最佳模型的特征和交互项的组合。...

scikit-learn 的LogisticRegressionCV方法包含一个参数C。 如果提供了一个列表，C是可供选择的候选超参数值。 如果提供了一个整数，C的这么多个候选值，将从 0.0001 和 10000 之间的对数标度（C的合理值范围）中提取。...

在本教程中，我们将使用着名的鸢尾花数据集。鸢尾花数据包含 150 种鸢尾花的四个测量值，以及它的品种。 我们将使用支持向量分类器来预测鸢尾花的品种。...

波士顿住房数据集 是 20 世纪 70 年代的着名数据集。 它包含506个关于波士顿周边房价的观测。 它通常用于回归示例，包含 15 个特征。

机器学习是自动从数据中提取知识的过程，通常是为了预测新的，看不见的数据。一个典型的例子是垃圾邮件过滤器，用户将传入的邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。然后，机器学习算法从数据“学习”预测模型，数据区分垃圾邮件和普...

大家好！ 在本教程中，我们将使用 TensorFlow 的命令模式构建一个简单的前馈神经网络。 希望你会发现它很有用！ 如果你对如何改进代码有任何建议，请告诉我。...