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Illustration of Gaussian process classification...
kernels = [ 1.0 * RBF ( length_scale = 1.15 ), 1.0 * DotProduct...)[:, 1 ] Z = Z . reshape ( xx . shape ) plt . subplot ( 1 , 2...scikit-learn.org/stable/auto_examples/gaussian_process/plot_gpc_xor.html -
inplace_csr_row_normalize_l1 — scikit-learn 1.6...
1 , 2 , 3 ]) >>> data = np . array ([ 1.0 , 2.0 , 3.0...0. ], [0. , 0. , 1. , 0. ], [0. , 0. , 0. , 1. ]]) On this page...scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.utils.sparsefuncs_fast.inplace_csr_row_normaliz... -
XML results output
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aos.css
mate{opacity:1;transform:translateZ(0) scale(1)}[data-aos=zo...[data-aos]{transition-duration:1.05s}[data-aos][data-aos][data...fess.codelibs.org/_static/assets/vendor/aos/dist/aos.css -
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= { - 1 : ( 1 , 1 , 1 ), 0 : ( 0 , 0 , 0.9 ), 1 : ( 1 , 0 , 0...() - 1 , X [:, 0 ] . max () + 1 y_min , y_max = X [:, 1 ] . min...scikit-learn.org/stable/auto_examples/semi_supervised/plot_semi_supervised_versus_svm_iris.html -
Decision Boundaries of Multinomial and One-vs-R...
1.5 ], [ 5 , - 1 ]] X , y = make_blobs ( n_samples = 1_000...centered around [-5, 0], [0, 1.5], and [5, -1]. After generation, we...scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_logistic_multinomial.html