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IgorZ
2019-06-27
就着中文版一起学习，数学专业词语熟悉一下。
explained_variance_ratio_
### 回答1： `explained_variance_ratio_`是指在使用主成分分析(PCA)等降维技术时，每个主成分解释原始数据方差的比例。通常情况下，我们会选择保留解释方差比例最高的主成分，以保留数据的大部分信息。`explained_variance_ratio_`返回一个数组，其中每个元素表示对应主成分解释的方差比例。这些值按照降序排列，即第一个元素是第一个主成分解释的方差比例，第
Awk one-liners explained 中文版
awk，文本处理，正则表达式。Awk one-liners explained 中文版
十大经典java书籍之Addison Wesley Extreme Programming Explained Embrace Change 2Nd Edition Nov 2004 Ebook-Lib
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explained_variance_
explained_variance_是一个线性回归模型的评估指标，表示模型能够解释的目标变量方差的比例。具体来说，它衡量了模型预测结果与实际结果的差异，即模型解释了多少变量之间的关系。该值越高，模型的拟合效果越好。
explained variance
解释方差（explained variance）是指模型对数据变异的解释能力。在统计学中，解释方差是指模型中自变量对因变量的变异程度的解释能力。解释方差越高，说明模型对数据的解释能力越强，模型的预测能力也越好。解释方差通常用R²来表示，R²的取值范围在0到1之间，越接近1说明模型对数据的解释能力越强。
word2vec parameter learning explained
word2vec参数学习的解释 word2vec是一种用于将单词转换为向量表示的技术。它使用神经网络来学习单词之间的关系，从而生成向量表示。在word2vec中，有两种不同的模型：连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型。这两种模型的参数学习方式略有不同。 在CBOW模型中，给定上下文单词，模型的目标是预测中心单词。模型的输入是上下文单词的向量表示，输出是中心单词的向量表示。CBOW模
explained_variance
解释方差（explained variance）是指模型对数据变异的解释能力。在统计学中，解释方差是通过比较模型预测值与实际值之间的差异来衡量模型的拟合程度。解释方差越高，模型的拟合程度就越好，说明模型能够更好地解释数据的变异。解释方差通常用于评估回归模型的性能。
ORACLE重建索引总结
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