sklearn-contrib-py-earth

sklearn-contrib-py-earth是一个开发工具包，用于利用普通最小二乘回归来拟合灵活且高维度的非线性模型。它是基于Mars算法（Multivariate adaptive regression splines）开发的，可以在非线性回归和特征选择方面提供高质量的解决方案。

这个工具包提供了PyEarth和Earth命令，可用于在Python中实施Mars算法。此外，还提供了支持交叉验证计算、平滑度选择和LARS路径的功能。整个软件包是用Python 3编写的，可以与所有使用Python作为编程语言的程序兼容。

使用sklearn-contrib-py-earth的主要优点之一是它可以更好地解释非线性关系。它通过产生Mars模型的可视化来支持可解释性，并且允许从生成的模型中提取重要的非线性特征。此外，这个工具包还提供了分类功能，可以用它来处理分类问题，而不仅限于回归类问题。

总之，sklearn-contrib-py-earth是一个强大的工具包，可以支持普通最小二乘回归等技术的非线性回归和特征选择问题。它提供了多种功能，并允许用户可视化和解释生成的模型。它特别适合使用Python作为编程语言的程序员和数据科学家，但对于不熟悉Mars算法的用户来说，可能需要一些额外的学习和了解。

相关问题

opencv-contrib-python呢

`opencv-contrib-python` 是 OpenCV 的一个扩展模块，包含了 OpenCV 标准版库之外的一些额外的功能和实验性的算法。这些模块通常涉及到高级图像处理、计算机视觉和机器学习等方面的内容，比如三维重建、深度学习模型集成、特定领域的滤波器等。

相比于标准版的 `opencv-python`，`opencv-contrib-python` 提供了更丰富的工具和实验性的功能，但可能更新速度会稍慢一些，且可能不是所有平台都默认支持。如果你想尝试一些新颖的技术或者对特定领域有深入应用的需求，如无人机航拍、机器人视觉等，可能会用到这个扩展库。

安装 `opencv-contrib-python` 和 `opencv-python-headless` 类似，也是通过 pip 来安装：

pip install opencv-contrib-python

使用时同样通过 `cv2` 模块来访问其中的扩展功能：

import cv2

# 导入某个扩展模块，例如立体视觉
from cv2 import stereo

# 使用扩展模块进行计算
stereo.initUndistortRectifyMap(...)

OpenCV-Contrib安装

OpenCV-Contrib是一个包含OpenCV项目中非核心功能模块的附加库集合，它包含了各种额外的算法、工具和示例。这些模块通常不是OpenCV标准发行版的一部分，但对高级用户和开发者非常有用。

要安装OpenCV-Contrib，你需要先确保已经安装了基本的OpenCV库。以下是Windows和Linux环境下的一般步骤：

**在Windows上**:
1. 安装Python和OpenCV基础库。
2. 下载OpenCV_contrib的.zip包或从GitHub克隆`opencv_contrib`仓库到本地。
3. 解压文件到OpenCV安装目录的`build`子目录下（例如，如果OpenCV安装在`C:\opencv`，则解压到`C:\opencv\build\opencv_contrib`）。
4. 运行`git submodule update --init --recursive`命令以获取所有依赖的子模块。
5. 配置CMake（确保添加`-DWITH_CONTRIB=ON`参数），然后构建并安装OpenCV-Contrib。

**在Linux上** (通过pip):
1. 使用`sudo apt-get install python-opencv-dev`或对应的包管理器安装OpenCV库。
2. 然后你可以使用`pip install opencv-contrib-python-headless`来安装OpenCV Contrib，但这可能会依赖于你的系统版本和OpenCV的具体版本。

**在Linux上** (手动编译):
1. 按照官方文档下载源码，并配置时指定`--enable-contrib`选项。
2. 执行`make`和`sudo make install`来编译和安装。

安装完成后，你可以在代码中引用OpenCV-Contrib中的函数或模块。记得检查库路径，以便Python或其他程序能够找到它们。