Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Import»
Страницы с названием «Import» не существует.
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 19 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Нет совпадений в названиях статей
Совпадения в текстах статей
- Интерполяция кубическими сплайнами (48 887 байт)
552: import numpy as np
553: from scipy.interpolate import CubicSpline
572: from scipy.interpolate import PchipInterpolator - Бикластеризация (95 884 байта)
1314: import numpy as np
1315: from sklearn.cluster import SpectralBiclustering - Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков (6970 байт)
31: from matplotlib import pylab as plt - Python (13 421 байт)
165: import math
173: from math import pi
174: from math import sqrt - Pyomo (12 050 байт)
155: from __future__ import division
156: from pyomo.environ import *
197: from __future__ import division
198: from pyomo.environ import *
199: import numpy as np - Алгоритм DBSCAN (17 301 байт)
125: import numpy as np
126: from sklearn.cluster import DBSCAN
127: from sklearn.preprocessing import StandardScaler
151: import numpy as np - K-means (23 773 байта)
156: import numpy as np
157: from sklearn.cluster import KMeans
158: from sklearn.preprocessing import StandardScaler
190: import numpy as np - Метод инерции Поляка (12 414 байт)
72: import numpy as np - Нормализация и стандартизация признаков (28 679 байт)
201: from sklearn.preprocessing import StandardScaler
202: from sklearn.linear_model import LogisticRegression - Аугментация данных (41 132 байта)
71: import albumentations as A
114: import torchvision.transforms as T
175: from imblearn.over_sampling import SMOTE
197: from audiomentations import Compose, AddGaussianNoise, TimeStretch, PitchShif... - TF-IDF (41 579 байт)
472: import math
473: import re
474: from collections import Counter, defaultdict
547: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
548: from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity - Логит-функция (31 012 байт)
292: import numpy as np
331: import numpy as np
332: from scipy.special import logit, expit
352: import numpy as np
353: import matplotlib.pyplot as plt - Сигмоидная функция (23 070 байт)
314: import numpy as np
315: import matplotlib.pyplot as plt - Расстояние Вассерштейна (18 893 байта)
51: import numpy as np
52: import ot # Python Optimal Transport (POT) - Дистрибутивная семантика (28 881 байт)
129: from collections import Counter, defaultdict
130: from math import log, sqrt - Предварительный анализ данных (22 449 байт)
92: ...rolemund G. |заглавие=R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data |ме... - Полносвязный слой (38 063 байта)
318: import torch
319: from torch import nn
334: from tensorflow import keras - Дилемма заключённого (24 850 байт)
94: import numpy as np - Трансферное обучение (50 642 байта)
170: from torch import nn
171: from torchvision import models
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
