scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1

主要介绍了Python实现的各种常见分布算法,结合实例形式总结分析了Python常见的各种分布算法相关实现技巧,包括二项分布、离散分布、泊松分布、正态分布、指数分布等算法实现方法,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python实现的各种常见分布算法。分享给大家供大家参考，具体如下： #-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt ##################### #二项分布 ##################### def test_binom_pmf(): ''' 为离散分布 二项分布的例子：抛掷10次硬币，恰好两次