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应用专题 / 数学算法

create(n_components, learning_rate, batch_size, n_iter, verbose, random_state)

声明：function

构造函数

参数	类型	说明
n_components	any	模型使用的成分数量
learning_rate	any	模型训练使用的学习率
batch_size	any	每个训练批次的样本数量
n_iter	any	训练过程的迭代次数
verbose	boolean	是否输出详细运行信息
random_state	any	随机数生成器的种子或状态

返回：any

fit(x, y)

声明：function

根据数据矩阵 X 和目标 y 拟合模型

参数	类型	说明
x	array	数组，形如(样本数,特征数)，输入数据
y	any	模型训练目标或因变量数据

返回：any

fit_transform(x, y, fit_params)

声明：function

拟合数据，然后进行转换

参数	类型	说明
x	array	数组，形如(样本数,特征数)，输入数据
y	any	模型训练目标或因变量数据
fit_params	any	模型拟合使用的附加参数

返回：any

gibbs(v)

声明：function

执行一个吉布斯采样步骤后返回数据

参数	类型	说明
v	array	数组，形如(样本数,特征数)，可见层的数据，用于进行吉布斯采样

返回：any

partial_fit(x, y, classes)

声明：function

对给定数据进行一次迭代，更新模型

参数	类型	说明
x	array	数组，形如(样本数,特征数)，输入数据
y	any	模型训练目标或因变量数据
classes	any	增量训练使用的类别集合

返回：any

partial_fit(x, y)

声明：function

将模型拟合到数据 X 的部分分割

参数	类型	说明
x	array	数组，形如(样本数,特征数)，训练数据
y	any	模型训练目标或因变量数据

返回：any

predict(x)

声明：function

使用多层感知机分类器进行预测

参数	类型	说明
x	array	数组，形如(样本数,特征数)，输入数据

返回：any

predict_proba(x)

声明：function

返回概率估计值的对数

参数	类型	说明
x	array	数组，形如(样本数,特征数)，输入数据

返回：any

score(x, y, sample_weight)

声明：function

返回给定测试数据和标签的平均准确率

参数	类型	说明
x	array	数组，形如(样本数,特征数)，测试样本
y	any	模型训练目标或因变量数据
sample_weight	any	各样本对应的权重

返回：any

score_samples(x)

声明：function

计算 X 的伪可能性

参数	类型	说明
x	array	数组，形如(样本数,特征数)，可见图层的值。必须是全布尔值（不会进行检查）

返回：any