标识对象属于哪个类别。
应用: 垃圾邮件监测, 图像识别. 算法:
预测与对象关联的连续值属性。
应用: 药物反应, 股票价格. 算法:SVR, ridge regression, Lasso, …
相似对象的自动分组。
应用: 顾客归类, 对实验结果进行分类 算法:
减少要考虑的随机变量的数量。
应用: 可视化, 提升效率 算法:
参数和模型的比较、验证及选择。
目的: 通过调节参数提升准确率 模块:
特征提取与归一化.
应用: 对输入数据如文本进行变换使其能用于机器学习算法. 模块:preprocessing, feature extraction.
新闻
- 正在开发中的版本: 有啥新特色？ (Changelog)
- Scikit-learn 0.21 将放弃对 Python 2.7 和 3.4 的支持 。
- 2018年12月. scikit-learn 0.20.2 可以下载啦 (Changelog).
- 2018年11月. scikit-learn 0.20.1 可以下载啦 (Changelog).
- 2018年9月. scikit-learn 0.20.0 可以下载啦 (Changelog).
- 2018年7月. scikit-learn 0.19.2 可以下载啦 (Changelog).
- 2017年7月. scikit-learn 0.19.0 可以下载啦 (Changelog).
社区
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