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Sklearn 教程
1. Sklearn简介
2. Sklearn安装
3. Sklearn 基础概念
4. Sklearn 数据预处理
5. Sklearn 机器学习模型
6. Sklearn 模型评估与调优
7. Sklearn 管道(Pipeline)
8. Sklearn 自定义模型与功能
9. Sklearn 模型保存与加载
9. Sklearn 应用案例
 

 
目录
Sklearn 教程
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Sklearn(全称 scikit-learn)是一个开源的机器学习库。
Sklearn 是一个基于 Python 编程语言的开源机器学习库,致力于提供简单而高效的工具。
Sklearn 建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 这些科学计算库之上,提供了简单而高效的数据挖掘和数据分析工具。

Sklearn 是许多机器学习项目的核心工具之一,并且在学术界、工业界和个人项目中广泛应用。

Sklearn 适用于各类机器学习任务,如分类、回归、聚类、降维等。


学习本教程前你需要了解

在开学习 scikit-learn 教程之前,我们需要具备基本的 Python 基础,如果你对 Python 还不了解,可以阅读我们的教程:


Sklearn 应用

Sklearn 构建在 NumPy 和 SciPy 基础之上,因此它能够高效地处理数值计算和数组操作。

Sklearn 广泛应用于数据科学和机器学习领域,帮助进行数据分析、模型训练和预测。

Sklearn 也常用于教育,以教授机器学习算法。

Sklearn 在自然语言处理和图像识别等特定领域也有应用。


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