sklearn自学指南(part6)--使用手册的目录

学习笔记，仅供参考，有错必纠
自翻译+举一反三

文章目录

1.11. 集成方法
1.12. 多类多输出算法
1.13. 特征选择
1.14. 半监督学习
1.15. 等张回归
1.16. 概率校准
1.17. 神经网络模型（监督）

1.11. 集成方法

1.11.1. Bagging元估计量
1.11.2. 随机化的树林
1.11.3. AdaBoost公司
1.11.4. 梯度树增强
1.11.5. 基于直方图的梯度增强
1.11.6. 投票分类器
1.11.7. 投票回归器
1.11.8. 叠加泛化

1.12. 多类多输出算法

1.12.1. 多类分类
1.12.2. 多标签分类
1.12.3. 多类多输出分类
1.12.4. 多输出回归

1.13. 特征选择

1.13.1. 删除差异较小的功能
1.13.2. 单变量特征选择
1.13.3. 递归特征消除
1.13.4. 使用SelectFromModel选择特征
1.13.5.

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