示例#
这是展示如何使用 scikit-learn 的示例库。一些示例演示了如何使用 API，而另一些则以教程的形式演示了特定应用。还可以查看我们的 用户指南，以获取更详细的说明。
版本亮点#
这些示例说明了 scikit-learn 版本的主要功能。
双聚类#
关于双聚类技术的示例。
校准#
说明分类器预测概率校准的示例。
分类#
关于分类算法的一般示例。
聚类#
关于 sklearn.cluster 模块的示例。
协方差估计#
关于 sklearn.covariance 模块的示例。
交叉分解#
关于 sklearn.cross_decomposition 模块的示例。
数据集示例#
关于 sklearn.datasets 模块的示例。
决策树#
关于 sklearn.tree 模块的示例。
分解#
关于 sklearn.decomposition 模块的示例。
开发估计器#
关于自定义估计器开发的示例。
集成方法#
关于 sklearn.ensemble 模块的示例。
基于真实世界数据集的示例#
对一些中等规模的数据集或交互式用户界面进行的真实世界问题的应用。
特征选择#
关于 sklearn.feature_selection 模块的示例。
高斯混合模型#
关于 sklearn.mixture 模块的示例。
机器学习中的高斯过程#
关于 sklearn.gaussian_process 模块的示例。
广义线性模型#
关于 sklearn.linear_model 模块的示例。
检查#
与 sklearn.inspection 模块相关的示例。
核近似#
关于 sklearn.kernel_approximation 模块的示例。
流形学习#
关于 sklearn.manifold 模块的示例。
其他#
scikit-learn 的其他和入门示例。
缺失值插补#
关于 sklearn.impute 模块的示例。
模型选择#
与 sklearn.model_selection 模块相关的示例。
多类方法#
关于 sklearn.multiclass 模块的示例。
多输出方法#
关于 sklearn.multioutput 模块的示例。
最近邻#
关于 sklearn.neighbors 模块的示例。
神经网络#
关于 sklearn.neural_network 模块的示例。
管道和复合估计器#
如何从其他估计器组合转换器和管道的示例。请参阅 用户指南。
预处理#
关于 sklearn.preprocessing 模块的示例。
半监督分类#
关于 sklearn.semi_supervised 模块的示例。
支持向量机#
关于 sklearn.svm 模块的示例。
教程练习#
教程练习
使用文本文档#
关于 sklearn.feature_extraction.text 模块的示例。
