- Sort Score
- Result 10 results
- Languages All
- Labels All
Results 1051 - 1060 of 2,525 for 2 (0.07 sec)
-
ElasticNet — scikit-learn 1.6.0 documentation
function: 1 / ( 2 * n_samples ) * || y - Xw ||^ 2_2 + alpha * l1_ratio...it is: 1 / ( 2 * n_samples ) * || y - Xw ||^ 2_2 + alpha * l1_ratio...scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.ElasticNet.html -
Statistical comparison of models using grid sea...
098776 2_poly {'degree': 2, 'kernel': 'poly'} 4...factorial ( 2 ) * factorial ( len ( model_scores ) - 2 ) ) pairwise_t_test...scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_grid_search_stats.html -
投票 - 味方にいると最高に頼れるジャンプアニメのキャラは? - gooランキング
東京都、2位 福岡県、1位に選ばれたのは? 8 近所にあったらうれしい飲食チェーンランキング!3位 餃子の王将、2位 マクドナルド、1位は…...ランキング!5位 新潟、4位 大分、3位 秋田、2位 東京、1位は… 2 アニメ史上最も有能な艦長ランキング!ヤン・ウェ...ranking.goo.ne.jp/vote/4332/ -
mutual_info_regression — scikit-learn 1.6.0 doc...
[ 2 ] ( 1 , 2 ) A. Kraskov, H. Stogbauer...neighbors distances as described in [2] and [3] . Both methods are based...scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.mutual_info_regression.html -
mutual_info_classif — scikit-learn 1.6.0 docume...
[ 2 ] ( 1 , 2 ) A. Kraskov, H. Stogbauer...neighbors distances as described in [2] and [3] . Both methods are based...scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.mutual_info_classif.html -
フリーランスの仕事・求人 【ジョブハブ】
を中心としたアイデア~企画書の作成-(2) ライティング&翻訳 > ネーミング 2,700 円 終了 提案数: 1 件 ...【アウトソーシング案件】IT・ガジェットを中心としたアイデア~企画書の作成-(2) ライティング&翻訳 > ネーミング 株式会社パソナJOB...jobhub.jp/jobs -
近所にできたらうれしいスーパーマーケットランキング!「業務スーパー」「成城石井」を抑えて1位に...
3位 ちふれ、2位 無印良品、1位に選ばれたのは… コスパが最強だと思うアパレルチェーンランキング!2位「しまむら」、1位に選ばれたのは…...一番好きな自動車メーカーランキング!2位「ホンダ」、気になる1位は… 近所にできたらうれしいホームセンターランキング! 3位コメリ、2位ハンズ、気になる1位は…...ranking.goo.ne.jp/column/10027/ -
single_source_shortest_path_length — scikit-lea...
2: 2} >>> graph = np . ones (( 6...h ( graph , 2 ) . items ()) [(0, 1), (1, 1), (2, 0), (3, 1),...scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.utils.graph.single_source_shortest_path_length.... -
check_symmetric — scikit-learn 1.6.0 documentation
2 ], [ 1 , 0 , 1 ], [ 2 , 1 , 0 ]]) >>> check_symmetric...symmetric_array ) array([[0, 1, 2], [1, 0, 1], [2, 1, 0]]) >>> from scipy.sparse...scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.utils.validation.check_symmetric.html -
inplace_csr_row_normalize_l2 — scikit-learn 1.6...
2 , 3 , 4 ]) >>> indices = np . array ([ 0 , 1 , 2 , 3 ])...>>> data = np . array ([ 1.0 , 2.0 , 3.0 , 4.0 ]) >>> X = csr_matrix...scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.utils.sparsefuncs_fast.inplace_csr_row_normaliz...