Scikit-learn快速入门教程和实例

转自：https://blog.csdn.net/linxid/article/details/79104130

 

Github主页：https://linxid.github.io/
知乎：https://www.zhihu.com/people/dong-wen-hui-90/activities
CSDN：https://blog.csdn.net/linxid/article/details/79466078
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一，什么是SKlearn
SciKit learn的简称是SKlearn，是一个python库，专门用于机器学习的模块。 
以下是它的官方网站，文档等资源都可以在里面找到http://scikit-learn.org/stable/#。 
SKlearn包含的机器学习方式： 
分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的大部分机器学习方法。 
关于SKlearn的安装，网上教程很多，再次不赘述。建议使用Anaconda，可以方便的安装各种库。 
Anaconda教程：http://python.jobbole.com/87522/ 
SKlearn给出了如何选择正确的方法： 

官网清晰图： 
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html 
图表对于什么样的问题，采用什么样的方法给出了清晰的描述，包括数据量不同的区分。

二，SKlearn的强大数据库
数据库网址：http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 
里面包含了很多数据，可以直接拿来使用。 
 

以上众多内容，参照莫烦教程，更详细的内容可以去他官网查看。 
https://morvanzhou.github.io/
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作者：linxid 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/linxid/article/details/79104130 
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