sklearn-doc-zh
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:book: [译] scikit-learn（sklearn） 中文文档
原文是：sklearn.metrics.calinski_harabasz_score，用法如下： import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans kmeans_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(X) labels = kmeans_model.labels_ metrics.calinski_harabasz_score(X, labels) 中文版的这里，少了一个字母 
import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE X = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) X_embedded = TSNE(n_components=2, learning_rate='auto', init='random').fit_transform(X) error：TypeError: ufunc 'multiply'...
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惯性假设簇是凸(convex)的和各项同性(isotropic)，这并不是总是对的。它对 细长的簇或具有不规则形状的流行反应不佳。 并行化(Parallelization)通常以内存的代价(cost of memory)加速计算（在这种情况下，需要存储多个质心副本，每个作业(job)使用一个副本）。 -》 并行化(Parallelization)通常以内存为代价(cost of memory)来加速计算（在这种情况下，需要存储多个质心副本，每个作业(job)使用一个副本）。
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