00-Scikit-learn学习笔记系列文章

机器学习读书笔记

番茄又名西红柿，是一种可以多吃有益健康的蔬菜

撰写机器学习读书笔记，总结自己系统学习sklearn的经验，将整个学习过程写成读书笔记的形式分享给大家，共同进步。
根据学进度，近期将整理自己的笔记，撰写系列文章，并同时发布Jupyter Notebook文件和Python脚本文件https://gitee.com/zengqs/slkern-notebook.git。

内容组织

基础部分

工具篇

• 使用环境及库

概念篇

• 使用pandas分析、清洗数据
• 一个机器学习系统的小案例

基本算法

介绍sklearn的基本算法

• 分类（Classification ）
• 回归（Regression）
• 聚类（Clustering ）
• 降维（Dimensionality reduction）
• 模型选择（Model Selection）
• 数据预处理（Preprocessing ）

高级主题

• 管道
• 交叉验证
• 网格搜索
• 图像特征提取应用项目实战

论文撰写技巧

分享论文发表中需要用到的技巧

• 比较实验环境的建立
• 图表的绘制

公开数据集

所有数据集合提供本地版本，保存到Git托管服务器，方便下载测试

• IRIS

参考资料

• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
• Python 语言构建机器学习系统 第2版（影印版）
• Python数据挖掘入门与实践
• scikit learn机器学习：常用算法原理及编程实战
• Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路
• Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标