Scikit-learn是一个开源的机器学习工具包，集成了各种常用的机器学习算法和数据预处理工具。Apachecn是一个专注于优秀的开源项目维护的开源组织，在热心网友的共同努力下，对Scikit-learn的文档进行了中文翻译，详情见scikit-learn中文文档。本文按照个人的阅读偏好对该文档做了一个目录，便于使用时的检索。全文系作者原创，仅供学习参考使用，转载授权请私信联系，否则将视为侵权行为。码字不易，感谢支持。
安装与介绍
监督学习
- 广义线性模型
- 线性和二次判别分析
- 内核岭回归
- 支持向量机
- 随机梯度下降
- 最近邻
- 高斯过程
- 交叉分解
- 朴素贝叶斯
- 决策树
- 集成方法
- 多类和多标签算法
- 特征选择
- 半监督学习
- 等式回归
- 概率校准
- 神经网络模型
无监督学习
模型选择和评估
数据处理
实用指南
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作者：小美哥
2018-06-13
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