一般信息
支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是：
完全集成的超参数选择，
无论大小数据集，其速度都极高，
， ， ， 和绑定，
为专家提供充分的灵活性，以及
包括各种不同的学习场景：
多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习，
最小二乘，分位数和预期回归。
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命令行界面
命令行版本的。
Linux / OS X的终
2022-06-05 16:05:49
5.28MB
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珍藏yidingyu和lv1990字典奥巴马整合弱密集位数排序版 (1)
2022-06-04 21:00:39
111.16MB
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先给大家介绍下python中random模块
random与numpy.random对比：
1、random.random():生成[0,1)之间的随机浮点数；
numpy.random.random():生成[0,1)之间的随机浮点数；
numpy.random.random(size=(2,2)),生产一个2维的随机数组，每维2个随机数，数据区间[0,1)
2、random.randint(a,b):生产[a,b]之间的随机整数;
numpy.random.random(1,5,5):返回一个一维数组，共计5个元素，数据区间为[1,5)
numpy.random.random(1,5,(2
2022-05-22 20:53:51
43KB
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