scikit-learn sklearn 0.18 官方文档中文版

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sklearn : 基于 Python 语言的，简单高效的数据挖掘和数据分析工具，建立在 NumPy，SciPy 和 matplotlib 上。

此外，Apache Spark 2.2.0 官方文档中文版，开始采用 github 迭代维护的方式来更新，欢迎大家一起来迭代维护，地址为 https://github.com/apachecn/spark-doc-zh。

以下是 sklearn 官方文档中文版，如果你也有兴趣，欢迎来一起来维护迭代。

scikit-learn 0.18 中文文档

快速入门
用户指南
- 监督学习
  - Generalized Linear Models ( 广义线性模型 )
  - Linear and Quadratic Discriminant Analysis ( 线性和二次判别分析 )
  - Kernel ridge regression ( 内核岭回归 )
  - Support Vector Machines（支持向量机, SVM）
  - Stochastic Gradient Descent ( 随机梯度下降 )
  - Nearest Neighbors ( 最近邻 )
  - Gaussian Processes（高斯过程）
  - Cross decomposition（交叉分解）
  - Naive Bayes ( 朴素贝叶斯 )
  - Decision Trees（决策树）
  - Ensemble methods（集成方法）
  - 多类和多标签算法
  - 功能选择
  - 半监督
  - 等式回归
  - 概率校准
  - 神经网络模型（监督）
- 无监督学习
  - 高斯混合模型
  - 流形学习
  - 聚类
  - 双聚类
  - 分解成分中的信号（矩阵分解问题）
  - 协方差估计
  - 新奇和异常检测
  - 密度估计
  - 神经网络模型（无监督）
- 模型选择和评估
  - 交叉验证：评估估计器性能
  - 调整估计器的超参数
  - 模型评估：量化预测的质量
  - 模型持久化
  - 验证曲线：绘制分数以评估模型
- 数据集转换
  - 管道和FeatureUnion：组合估计
  - 特征提取
  - 预处理数据
  - 无监督降维
  - 随机投影
  - 内核近似
  - 成对度量，亲和力和内核
  - 转换预测目标（y）
- 数据集加载实用程序
- 计算策略：更大的数据
- 计算性能
教程
API 文档
开发指南
流程图
相关包
常问问题
其他资源
其他版本

学习路线 : 机器学习基础 –> sklearn –> tensorflow（学这些之前，得先把大数据的基础搞定先，后期会组织该学习活动，期待ing。。。）

若你有任何想法或建议，请联系企鹅 : 1042658081

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