2021-12-15 22:50:40

docs/sklearn/SUMMARY.md

 +   [Machine Learning Mastery Sklearn 教程](README.md)
-+   [Scikit-Learn 的温和介绍：Python 机器学习库](a-gentle-introduction-to-scikit-learn-a-python-machine-learning-library.md)
++   [Python 机器学习库 Scikit-Learn 的温和介绍](a-gentle-introduction-to-scikit-learn-a-python-machine-learning-library.md)
 +   [使用 Python 管道和 scikit-learn 自动化机器学习工作流程](automate-machine-learning-workflows-pipelines-python-scikit-learn.md)
-+   [如何以及何时使用带有 scikit-learn 的校准分类模型](calibrated-classification-model-in-scikit-learn.md)
-+   [如何比较 Python 中的机器学习算法与 scikit-learn](compare-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn.md)
-+   [用于机器学习开发人员的 Python 速成课](crash-course-python-machine-learning-developers.md)
-+   [用 scikit-learn 在 Python 中集成机器学习算法](ensemble-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn.md)
-+   [使用重采样评估 Python 中机器学习算法的表现](evaluate-performance-machine-learning-algorithms-python-using-resampling.md)
-+   [使用 Scikit-Learn 在 Python 中进行特征选择](feature-selection-in-python-with-scikit-learn.md)
++   [如何以及何时使用 scikit-learn 中的的校准分类模型](calibrated-classification-model-in-scikit-learn.md)
++   [如何比较 Python 和 scikit-learn 中的机器学习算法](compare-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn.md)
++   [面向机器学习开发人员的 Python 速成课](crash-course-python-machine-learning-developers.md)
++   [使用 Python 和 scikit-learn 的集成机器学习算法](ensemble-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn.md)
++   [在Python 中使用重采样评估机器学习算法的表现](evaluate-performance-machine-learning-algorithms-python-using-resampling.md)
++   [使用 Python 和 Scikit-Learn 的特征选择](feature-selection-in-python-with-scikit-learn.md)
 +   [Python 中机器学习的特征选择](feature-selection-machine-learning-python.md)
-+   [如何使用 scikit-learn 在 Python 中生成测试数据集](generate-test-datasets-python-scikit-learn.md)
++   [如何使用 Python 和 scikit-learn 生成测试数据集](generate-test-datasets-python-scikit-learn.md)
 +   [scikit-learn 中的机器学习算法秘籍](get-your-hands-dirty-with-scikit-learn-now.md)
 +   [如何使用 Python 处理缺失数据](handle-missing-data-python.md)
-+   [如何开始使用 Python 进行机器学习](how-to-get-started-with-machine-learning-in-python.md)
-+   [如何使用 Scikit-Learn 在 Python 中加载数据](how-to-load-data-in-python-with-scikit-learn.md)
++   [如何开始将 Python 用于机器学习](how-to-get-started-with-machine-learning-in-python.md)
++   [如何使用 Python 和 Scikit-Learn 加载数据](how-to-load-data-in-python-with-scikit-learn.md)
 +   [Python 中概率评分方法的简要介绍](how-to-score-probability-predictions-in-python.md)
 +   [如何用 Scikit-Learn 调整算法参数](how-to-tune-algorithm-parameters-with-scikit-learn.md)
-+   [如何在 Mac OS X 上安装 Python 3 环境以进行机器学习和深度学习](install-python-3-environment-mac-os-x-machine-learning-deep-learning.md)
-+   [使用 scikit-learn 进行机器学习简介](introduction-machine-learning-scikit-learn.md)
-+   [从 shell 到一本带有 Fernando Perez 单一工具的书的 IPython](ipython-from-the-shell-to-a-book-with-a-single-tool-with-fernando-perez.md)
++   [如何在 Mac OS X 上为机器学习和深度学习安装 Python 3 环境](install-python-3-environment-mac-os-x-machine-learning-deep-learning.md)
++   [机器学习中的 scikit-learn 简介](introduction-machine-learning-scikit-learn.md)
++   [从 shell 到一本书，Fernando Perez 的单一工具 IPython 简介](ipython-from-the-shell-to-a-book-with-a-single-tool-with-fernando-perez.md)
 +   [如何使用 Python 3 为机器学习开发创建 Linux 虚拟机](linux-virtual-machine-machine-learning-development-python-3.md)
 +   [如何在 Python 中加载机器学习数据](load-machine-learning-data-python.md)
-+   [您在 Python 中的第一个机器学习项目循序渐进](machine-learning-in-python-step-by-step.md)
++   [您在 Python 中的第一个逐步的机器学习项目](machine-learning-in-python-step-by-step.md)
 +   [如何使用 scikit-learn 做出预测](make-predictions-scikit-learn.md)
 +   [用于评估 Python 中机器学习算法的度量标准](metrics-evaluate-machine-learning-algorithms-python.md)
-+   [使用 Pandas 为 Python 中的机器学习准备数据](prepare-data-for-machine-learning-in-python-with-pandas.md)
-+   [如何使用 Scikit-Learn 为 Python 机器学习准备数据](prepare-data-machine-learning-python-scikit-learn.md)
-+   [项目聚焦：使用 Artem Yankov 在 Python 中进行事件推荐](project-spotlight-with-artem-yankov.md)
-+   [用于机器学习的 Python 生态系统](python-ecosystem-machine-learning.md)
++   [使用 Python 和 Pandas 为机器学习准备数据](prepare-data-for-machine-learning-in-python-with-pandas.md)
++   [如何使用 Python 和 Scikit-Learn 为机器学习准备数据](prepare-data-machine-learning-python-scikit-learn.md)
++   [项目聚焦：使用 Artem Yankov 在 Python 中推荐事件](project-spotlight-with-artem-yankov.md)
++   [机器学习中的 Python 生态系统](python-ecosystem-machine-learning.md)
 +   [Python 是应用机器学习的成长平台](python-growing-platform-applied-machine-learning.md)
 +   [Python 机器学习书籍](python-machine-learning-books.md)
 +   [Python 机器学习迷你课程](python-machine-learning-mini-course.md)
-+   [使用 Pandas 快速和肮脏的数据分析](quick-and-dirty-data-analysis-with-pandas.md)
-+   [使用 Scikit-Learn 重缩放 Python 中的机器学习数据](rescaling-data-for-machine-learning-in-python-with-scikit-learn.md)
-+   [如何以及何时使用 ROC 曲线和精确召回曲线进行 Python 分类](roc-curves-and-precision-recall-curves-for-classification-in-python.md)
-+   [使用 scikit-learn 在 Python 中保存和加载机器学习模型](save-load-machine-learning-models-python-scikit-learn.md)
-+   [scikit-learn Cookbook 书评](scikit-learn-cookbook-book-review.md)
++   [使用 Pandas 的快速和肮脏的数据分析](quick-and-dirty-data-analysis-with-pandas.md)
++   [使用 Python 和 Scikit-Learn 重缩放机器学习数据](rescaling-data-for-machine-learning-in-python-with-scikit-learn.md)
++   [如何以及何时在 Python 中对分类使用 ROC 曲线和精确召回曲线](roc-curves-and-precision-recall-curves-for-classification-in-python.md)
++   [使用 Python 和 scikit-learn 保存和加载机器学习模型](save-load-machine-learning-models-python-scikit-learn.md)
++   [scikit-learn 秘籍的书评](scikit-learn-cookbook-book-review.md)
 +   [如何使用 Anaconda 为机器学习和深度学习设置 Python 环境](setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda.md)
-+   [使用 scikit-learn 在 Python 中进行 Spot-Check 分类机器学习算法](spot-check-classification-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn.md)
++   [使用 Python 和 scikit-learn 抽样检查分类机器学习算法](spot-check-classification-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn.md)
 +   [如何在 Python 中开发可重复使用的抽样检查算法框架](spot-check-machine-learning-algorithms-in-python.md)
-+   [使用 scikit-learn 在 Python 中进行 Spot-Check 回归机器学习算法](spot-check-regression-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn.md)
-+   [使用 Python 中的描述性统计来了解您的机器学习数据](understand-machine-learning-data-descriptive-statistics-python.md)
++   [使用 Python 和 scikit-learn 抽样检查回归机器学习算法](spot-check-regression-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn.md)
++   [使用 Python 中的描述性统计量来了解您的机器学习数据](understand-machine-learning-data-descriptive-statistics-python.md)
 +   [使用 OpenCV，Python 和模板匹配来播放“哪里是 Waldo？”](using-opencv-python-and-template-matching-to-play-wheres-waldo.md)
-+   [使用 Pandas 在 Python 中可视化机器学习数据](visualize-machine-learning-data-python-pandas.md)
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++   [使用 Python 和 Pandas 可视化机器学习数据](visualize-machine-learning-data-python-pandas.md)