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章节导航

  • 1. 监督学习
    • 1.1. 线性模型
    • 1.2. 线性与二次判别分析
    • 1.3. 核岭回归
    • 1.4. 支持向量机
    • 1.5. 随机梯度下降
    • 1.6. 最近邻
    • 1.7. 高斯过程
    • 1.8. 交叉分解
    • 1.9. 朴素贝叶斯
    • 1.10. 决策树
    • 1.11. 集成方法：梯度提升、随机森林、Bagging、投票、Stacking
    • 1.12. 多类别和多输出算法
    • 1.13. 特征选择
    • 1.14. 半监督学习
    • 1.15. 等度量回归
    • 1.16. 概率校准
    • 1.17. 神经网络模型（监督）
  • 2. 无监督学习
    • 2.1. 高斯混合模型
    • 2.2. 流形学习
    • 2.3. 聚类
    • 2.4. 双聚类
    • 2.5. 分解信号到成分（矩阵分解问题）
    • 2.6. 协方差估计
    • 2.7. 新颖性和异常值检测
    • 2.8. 密度估计
    • 2.9. 神经网络模型（无监督）
  • 3. 模型选择和评估
    • 3.1. 交叉验证：评估估计器的性能
    • 3.2. 调整估计器的超参数
    • 3.3. 调整类别预测的决策阈值
    • 3.4. 指标和评分：量化预测的质量
    • 3.5. 验证曲线：绘制分数以评估模型
  • 4. 检查
    • 4.1. 部分依赖和个体条件期望图
    • 4.2. 置换特征重要性
  • 5. 可视化
  • 6. 数据集转换
    • 6.1. 管道和组合估计器
    • 6.2. 特征提取
    • 6.3. 数据预处理
    • 6.4. 缺失值插补
    • 6.5. 无监督降维
    • 6.6. 随机投影
    • 6.7. 核近似
    • 6.8. 成对度量、亲和性和核
    • 6.9. 转换预测目标（y）
  • 7. 数据集加载工具
    • 7.1. 玩具数据集
    • 7.2. 真实世界数据集
    • 7.3. 生成数据集
    • 7.4. 加载其他数据集
  • 8. 使用 scikit-learn 进行计算
    • 8.1. 扩展计算策略：更大规模的数据
    • 8.2. 计算性能
    • 8.3. 并行化、资源管理和配置
  • 9. 模型持久化
  • 10. 常见陷阱和推荐实践
  • 11. 分派
    • 11.1. 数组API支持（实验性）
  • 12. 选择合适的估计器
  • 13. 外部资源、视频和演讲
  • 用户指南
  • 8. 使用 scikit-learn 进行计算

8. 使用 scikit-learn 进行计算#

  • 8.1. 扩展计算策略：更大规模的数据
    • 8.1.1. 使用 Out-of-core 学习扩展实例规模
  • 8.2. 计算性能
    • 8.2.1. 预测延迟
    • 8.2.2. 预测吞吐量
    • 8.2.3. 提示和技巧
  • 8.3. 并行化、资源管理和配置
    • 8.3.1. 并行化
    • 8.3.2. 配置开关

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7.4. 加载其他数据集

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8.1. 扩展计算策略：更大规模的数据

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