sklearn的結構：
1.回歸：線性、決策樹、svm、knn
隨機森林、adaboost、gradientboosting、bagging、extratrees
2.分類：線性、決策樹、svm、knn、樸素貝葉斯
隨機森林、adaboost、gradientboosting、bagging、extratrees
3.聚類：k-means、層級聚類、dbscan
4.降維：lineardiscriminantanalysis、pca
步驟：1.資料集
2.資料預處理：降維、資料歸一化、特徵提取、特徵轉化
3.選擇模型並訓練
4.模型評分：score方法、sklearn指標函式
5.模型的儲存與恢復
sklearn 機器學習庫
pipeline parameters steps 步驟 列表 list 被連線的 名稱，變換 元組 實現擬合 變換 的列表，按照它們被連線的順序，最後乙個物件是估計器 estimator memory 記憶體引數,instance of sklearn.external.joblib.memory...
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機器學習之Sklearn庫
sklearn庫是在numpy scipy和matplotlib的基礎上開發而成的，因此在介紹sklearn的安裝前，需要先安裝這些依賴庫。numpy是乙個開源的python科學計算庫。scipy庫是sklearn庫的基礎，它是基於numpy的乙個整合了多種數學演算法和函式的python模組。mat...