Sklearn学习笔记

Posted 桂。

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Sklearn学习笔记相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

主要记python工具包sklearn的学习内容:

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一、Regression & Classification

  1.1. Generalized Linear Models

  1.2. Linear and Quadratic Discriminant Analysis

  1.3. Kernel ridge regression 

  1.4. Support Vector Machines

  1.5. Stochastic Gradient Descent

  1.6. Nearest Neighbors

  1.7. Gaussian Processes

  1.8. Cross decomposition

  1.9. Naive Bayes

  1.10. Decision Trees

  1.11. Ensemble methods

  1.12. Multiclass and multilabel algorithm

  1.13. Feature selection

  1.14. Semi-Supervised

  1.15. Isotonic regression

  1.16. Probability calibration

  1.17. Neural network models (supervised)

二、Clustering

三、Dimensionality reduction

四、Model selection

六、Preprocessing

 

以上是关于Sklearn学习笔记的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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Python_sklearn机器学习库学习笔记decision_tree(决策树)

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