sklearn自学指南(part40)--使用手册的目录

学习笔记，仅供参考，有错必究

文章目录

2.6. 协方差估计
2.7. 新颖性和异常值检测
2.8. 密度估计
2.9. 神经网络模型(无监督)

2.6. 协方差估计

2.6.1. 经验方差
2.6.2. 缩小协方差
2.6.3. 稀疏的反协方差
2.6.4. 稳健方差估计

2.7. 新颖性和异常值检测

2.7.1. 异常值检测方法概述
2.7.2. 新颖性检测
2.7.3. 异常值检测
2.7.4. 利用局部离群因素进行新奇度检测

2.8. 密度估计

2.8.1. 密度估计：直方图
2.8.2. 核心密度估计

2.9. 神经网络模型(无监督)

2.9.1. 受限制的玻尔兹曼机

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sklearn自学指南(part3)--使用手册的目录
学习笔记,仅供参考,有错必纠自翻译+举一反三文章目录 1.1. 线性模型 1.2. 线性与二次判别分析 1.3. 核岭回归 1.1. 线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.2. 岭回归与 ...
sklearn自学指南(part2)--使用手册的主目录
学习笔记,仅供参考,有错必纠翻译完成用(√)表示: 文章目录 1.监督学习 2.无监督学习 3.选型与评价 4.检查 5.可视化效果 6.数据集转换 7.数据集加载实用程序 8.使用scikit学习 ...
sklearn自学指南(part57)--协方差估计
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录协方差估计经验协方差缩减协方差基本的收缩 Ledoit-Wolf收缩甲骨文近似收缩(Oracle Approximating Shrinkage) 稀疏 ...

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2.6. 协方差估计

2.7. 新颖性和异常值检测

2.8. 密度估计

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