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    • 使用局部離群因子 (LOF) 進行離群值檢測 (Outlier detection)
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    • 轉換迴歸模型目標值的影響
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    • 使用管線 (Pipeline) 和網格搜尋交叉驗證 (GridSearchCV) 選擇降維
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    • 比較目標編碼器 (Target Encoder) 與其他編碼器
    • 展示 KBinsDiscretizer 的不同策略
    • 特徵離散化 (Feature discretization)
    • 特徵縮放的重要性 (Importance of Feature Scaling)
    • 將數據映射到常態分佈
    • 目標編碼器的內部交叉擬合 (Internal Cross fitting)
    • 使用 KBinsDiscretizer 離散化連續特徵
  • 半監督式分類 (Semi Supervised Classification)
    • 半監督分類器與 SVM 在 Iris 數據集上的決策邊界
    • 改變自我訓練 (self-training) 閾值的影響
    • 標籤傳播數字主動學習 (Label Propagation digits active learning)
    • 標籤傳播數字：展示效能
    • 標籤傳播學習複雜結構
    • 在文字數據集上進行半監督式分類
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    • 繪製 Iris 數據集中不同的 SVM 分類器
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    • 使用稀疏特徵對文字文件進行分類
    • 使用 k-means 對文字文件進行分群
    • FeatureHasher 和 DictVectorizer 的比較
  • 範例
  • 開發估計器

開發估計器#

關於開發自定義估計器的範例。

__sklearn_is_fitted__ 作為開發人員 API

__sklearn_is_fitted__ 作為開發人員 API

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使用預先計算的字典進行稀疏編碼

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__sklearn_is_fitted__ 作為開發人員 API

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