An implementation of the @handsontable/react wrapper.import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import { HotTable } from '@handsontable/react'; import Handsontable from 'handsontable

通用范例/范例七: Face completion with a multi-output estimators http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_multioutput_face_completion.html 这个范例用来展示scikit-learn如何用 extremely randomized trees, k neares

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/missing_values.htm 在这范例说明有时补充缺少的数据(missing values)，可以得到更好的结果。但仍然需要进行交叉验证。来验证填充是否合适 。而missing values可以用均值、中位值，或者频繁出现的值代替。中位值对大数据之机器学习来说是比较稳定的估计值。 (一)引入函式库及内

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_isotonic_regression.html 迴归函数採用递增函数。 y[] are inputs (real numbers) y_[] are fitted 这个范例的主要目的： 比较 Isotonic Fit Linear Fit (一) Regression「迴归」 「迴归」就是找一个函

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/feature_stacker.html 在许多实际应用中，会有很多方法可以从一个数据集中提取特征。也常常会组合多个方法来获得良好的特征。这个例子说明如何使用FeatureUnion 来结合由PCA 和univariate selection 时的特征。 这个范例的主要目的： 资料集：iris 鸢尾花资料集

通用范例/范例一: Plotting Cross-Validated Predictions http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_cv_predict.html 资料集：波士顿房产 特征：房地产客观数据，如年份、平面大小 预测目标：房地产价格 机器学习方法：线性迴归 探讨重点：10 等分的交叉验証(10-fold Cross-Vali