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1. 监督学习
1.1. 线性模型
1.2. 线性判别分析和二次判别分析
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, 堆叠
1.12. 多分类和多输出算法
1.13. 特征选择
1.14. 半监督学习
1.15. 保序回归
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. 分量信号分解 (矩阵分解问题)
2.6. 协方差估计
2.7. 新颖性与异常检测
2.8. 密度估计
2.9. 神经网络模型 (无监督)
3. 模型选择与评估
3.1. 交叉验证: 评估估计器性能
3.2. 调优估计器的超参数
3.3. 调整类别预测的决策阈值
3.4. 指标与评分: 量化预测质量
3.5. 验证曲线: 绘制分数以评估模型
4. 元数据路由
5. 检查
5.1. 部分依赖和个体条件期望图
5.2. 置换特征重要性
6. 可视化
7. 数据集转换
7.1. 管道与复合估计器
7.2. 特征提取
7.3. 数据预处理
7.4. 缺失值填充
7.5. 无监督降维
7.6. 随机投影
7.7. 核近似
7.8. 成对指标, 亲和性与核
7.9. 转换预测目标 (
y
)
8. 数据集加载工具
8.1. 玩具数据集
8.2. 真实世界数据集
8.3. 生成的数据集
8.4. 加载其他数据集
9. 使用scikit-learn进行计算
9.1. 计算扩展策略: 大数据
9.2. 计算性能
9.3. 并行, 资源管理与配置
10. 模型持久化
11. 常见陷阱与推荐实践
12. 调度
12.1. 数组API支持 (实验性)
13. 选择合适的估计器
14. 外部资源, 视频和讲座
用户指南
12.
调度
12.
调度
#
12.1. 数组API支持 (实验性)
12.1.1. 示例用法
12.1.2. 支持
Array
API
兼容输入
12.1.3. 常见估计器检查
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