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scikit-learn
在Python中进行机器学习
简单且高效的工具可用于数据挖掘和数据分析
人人都可以获得，并且可以在各种上下文中重用
在 NumPy, SciPy, 和 matplotlib 上构建
人工智能社区网(www.studyai.com)版权所有,盗版必究!!!
商业合作，请联系Antares的邮箱: xjtuzhjm@qq.com
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分类
标识对象属于哪个类别。

应用: 垃圾邮件监测, 图像识别.
算法: SVM, nearest neighbors, random forest, … 案例
回归
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, … 案例
聚类
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: k-Means, spectral clustering, mean-shift, … 案例
维数约减
减少要考虑的随机变量的数量。

应用: 可视化, 提升效率
算法: PCA, feature selection, non-negative matrix factorization. 案例
模型选择
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: grid search, cross validation, metrics. 案例
预处理
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.
案例
新闻
On-going development: What’s new (Changelog)
Scikit-learn 0.21 will drop support for Python 2.7 and Python 3.4.
November 2018. scikit-learn 0.20.1 is available for download (Changelog).
September 2018. scikit-learn 0.20.0 is available for download (Changelog).
July 2018. scikit-learn 0.19.2 is available for download (Changelog).
July 2017. scikit-learn 0.19.0 is available for download (Changelog).
June 2017. scikit-learn 0.18.2 is available for download (Changelog).
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