“Scikit-learn”的版本间差异
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==包== |
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*MLPRegressor回归，参考 http://www.weixueyuan.net/a/914.html |
*MLPRegressor回归，参考 http://www.weixueyuan.net/a/914.html |
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===随机森林=== |
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* 参考 [https://towardsdatascience.com/an-implementation-and-explanation-of-the-random-forest-in-python-77bf308a9b76] |
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2022年1月16日 (日) 12:47的版本
- python中的机器学习软件库：[1]
- Installed package of scikit-learn can be accelerated using scikit-learn-intelex. More details are available here: https://intel.github.io/scikit-learn-intelex. For example:
$ conda install scikit-learn-intelex
$ python -m sklearnex my_application.py
包
- MLPRegressor回归，参考 http://www.weixueyuan.net/a/914.html
随机森林
- 参考 [2]