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sklearn教程
教程目录
scikit-learn 中的设置以及预估对象
监督学习-从高维观察预测输出变量
模型选择-选择估计量及其canshu
无监督学习-寻求数据表示
把它们放在一起
寻求帮助
处理文本数据
选择正确的评估器
外部资源,视频和谈话
1.监督学习
1.0-第一章详细目录
1.1-广义线性模型
1.2-线性和二次判别分析
1.3-内核岭回归
1.4-支持向量机
1.5-随机梯度下降
1.6-最近邻
1.7-高斯过程
1.8-交叉分解
1.9-朴素贝叶斯
1.10-决策树
1.11-集成方法
1.12-多类和多标签算法
1.13-特征选择
1.14-半监督学习
1.15-等式回归
1.16-概率校准
1.17-神经网络模型(有监督)
2.无监督学习
2.0-第二章详细目录
2.1-高斯混合模型
2.2-流形学习
2.3-聚类
2.4-双聚类
2.5-矩阵分解
2.6-协方差估计
2.7-新奇点和离群点检测
2.8-密度估计
2.9-神经网络(无监督)
3.模型选择和评估
3.0-第三章详细目录
3.1-交叉验证
3.2-调整估计器的超参数
3.3-模型评估
3.4-模型持久化
3.5-学习与验证曲线
4.检验
4.0-第四章目录
4.1-部分依赖图
5.数据集转换
5.0-第五章详细目录
5.1-Pipeline(管道)和FeatureUnion(特征联合)
5.2-特征提取
5.3-预处理数据
5.4-缺失值插补
5.5-无监督降维
5.6-随机投影
5.7-内核近似
5.8-成对的矩阵、类别和核函数
5.9 标签转换
6.数据集以及数据加载工具
7.并行以及分布式计算
常见问题
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4.0-第四章目录
4. 检验
4.1. 部分依赖图
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