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JSONによる検索結果の出力
1 11.0 10.3 10.2 10.1 10.0 9.4 9.3 9.2 9.1 9.0 8.0 7.0...13.3 13.2 13.1 13.0 12.7 12.6 12.5 12.4 12.3 12.2 12.1 12.0 11.4...fess.codelibs.org/ja/4.0/user/json-response.html -
Varying regularization in Multi-layer Perceptro...
logspace ( - 1 , 1 , 5 ) classifiers = [] names..., y_max = X [:, 1 ] . min () - 0.5 , X [:, 1 ] . max () + 0.5...scikit-learn.org/stable/auto_examples/neural_networks/plot_mlp_alpha.html -
Explicit feature map approximation for RBF kern...
reshape ( - 1 , data . shape [ 1 ]) # title for the plots...y_max]. plt . subplot ( 1 , 3 , i + 1 ) Z = clf . predict ( flat_grid...scikit-learn.org/stable/auto_examples/miscellaneous/plot_kernel_approximation.html -
Lasso model selection via information criteria ...
lasso_lars_ic [ - 1 ] . criterion_ , n_samples , lasso_lars_ic [ - 1 ] . noise_variance_...lasso_lars_ic [ - 1 ] . alphas_ == lasso_lars_ic [ - 1 ] . alpha_ )[...scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_lasso_lars_ic.html -
Swiss Roll And Swiss-Hole Reduction — scikit-le...
) axs [ 1 ] . scatter ( sr_tsne [:, 0 ], sr_tsne [:, 1 ], c =...) axs [ 1 ] . scatter ( sh_tsne [:, 0 ], sh_tsne [:, 1 ], c =...scikit-learn.org/stable/auto_examples/manifold/plot_swissroll.html -
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638843 Training set loss: 1.855465 training: inv-scaling with...factor = 0.5 , random_state = 1 ), datasets . make_moons ( noise...scikit-learn.org/stable/auto_examples/neural_networks/plot_mlp_training_curves.html -
7.6. Random Projection — scikit-learn 1.7.0 doc...
}}} & & 1 / 2s\\ 0 &\text{with probability} & 1 - 1 / s \\ +...New York, NY, USA, 245-250. 7.6.1. The Johnson-Lindenstrauss lemma...scikit-learn.org/stable/modules/random_projection.html