Python sklearn_contrib_py_earth-0.1.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl模块包
下面是该Python项目安装包的资源下载地址：
sklearn_contrib_py_earth-0.1.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.wheel
文件名称：sklearn_contrib_py_earth-0.1.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
版权声明：本程序为网上收集，用户上传，仅供研究学习计算机编程等技术为目的，版权归原作者所有。
所属PyPI项目：sklearn-contrib-py-earth
文件大小： 1.7 MB
文件类型： Wheel
适用的Python版本：cp27
下载文件的哈希值：
SHA256：f2c8fc6b6edf0b97056db6c77237b7c65ed7a8e7bbbd7c4656065c3a1f46a88e
MD5：8bb6eba0e27df913cd6a0ce24dcfb732
BLAKE2-256：c31a879614e14f7e73af839aed0182f82aeba826c1e3411b51d8708feeae2069
选择下载地址 热度
851 ℃ | 2024-06-11
- 如果发现本程序安装包或源码失效或下载失败，可以联系站长修复！谢谢。
- 可以使用迅雷等多线程下载专用软件进行加速下载。
- 少部分程序支持BT/磁力下载。
- 少部分程序可能需要编译安装，或下载源码自行安装，也可以使用
pip命令进行安装。 - 放在网盘上的资源可能会被限速，可能需要注册或者购买对方VIP服务才能快速的下载。
- 如遇压缩包需要密码解压的，密码为 www.cnpython.com (全部小写)，不是此密码非本站下载资源。
PyPI项目包：sklearn-contrib-py-earth
地球！[构建状态]（https://travis-ci.org/scikit-learn-contrib/py-earth.png？branch=master）（https://travis-ci.org/scikit-learn-contrib/py-earth？branch=master）jerome friedman多元自适应回归样条算法的python实现，scikit-learn风格。py-earth软件包使用cython实现了多元自适应回归样条，并提供了一个与scikit-learn的
查看全文