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notes_estom/Sklearn/sklearn-doc-zh/master/50.md
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2021-03-20 16:02:39 +08:00

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scikit-learn 教程 0.21.x

  • 使用 scikit-learn 介绍机器学习
    • 机器学习:问题设置
    • 加载示例数据集
    • 学习和预测
    • 模型持久化
    • 规定
  • 关于科学数据处理的统计学习教程
    • 机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象
      • 数据集
      • 预估对象
    • 监督学习:从高维观察预测输出变量
      • 最近邻和维度惩罚
      • 线性模型:从回归到稀疏
      • 支持向量机(SVMs)
    • 模型选择:选择估计量及其参数
      • 分数和交叉验证分数
      • 交叉验证生成器
      • 网格搜索和交叉验证估计量
    • 无监督学习: 寻求数据表示
      • 聚类: 对样本数据进行分组
      • 分解: 将一个信号转换成多个成份并且加载
    • 把它们放在一起
      • 模型管道化
      • 用特征面进行人脸识别
      • 开放性问题: 股票市场结构
    • 寻求帮助
      • 项目邮件列表
      • 机器学习从业者的 Q&A 社区
  • 处理文本数据
    • 教程设置
    • 加载这 20 个新闻组的数据集
    • 从文本文件中提取特征
    • 训练分类器
    • 构建-pipeline(管道)
    • 在测试集上的性能评估
    • 使用网格搜索进行调参
    • 练习
    • 快速链接
  • 选择正确的评估器(estimator.md)
  • 外部资源,视频和谈话
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