--- title: "机器学习工具包Scikit-learn" date: 2018-12-29 lastmod: 2020-01-05 weight: 5 type: icon: # description: "Python初阶路线图,机器学习工具包Scikit-learn,Scikit-learn" # search related keywords keywords: ["程序设计思想,安装Python,运行方式,常用开发工具,编码规范,模块管理"] --- - Scikit-learn概览 - 安装配置 - 数据集 - Scikit-learn自带的数据集 - 样本生成器 - 加载其他数据集 - 数据预处理Preprocessing - 标准化 - 归一化 - 正则化 - 离散化 - 特征编码 - 缺失值补全 - 分类Classification - K-近邻分类 - 贝叶斯分类 - 决策树分类 - 支持向量机分类 - 随机森林分类 - 集成学习Bagging/Boosting - 神经网络模型 - 回归Regression - 线性回归 - Lasso回归 - 支持向量机回归 - K-近邻回归 - 决策树回归 - 随机森林回归 - 逻辑回归 - 聚类Clustering - K-Means聚类 - 均值漂移聚类 - 基于密度的空间聚类 - 谱聚类 - 层次聚类 - 成分分解与降维 - 主成分分析 - 因子分析 - 截断奇异值分解 - 独立成分分析ICA(Independent Component Analysis) - 模型评估与参数调优 - 估计器得分 - 交叉验证 - 评价指标 - 参数调优 - 模型持久化