Sklearn知识图谱

Scikit-learn（简称sklearn）是Python中一个流行的机器学习库，它提供了各种算法和工具来支持常见的机器学习任务，如分类、聚类、回归和降维。同时，Scikit-learn还提供了一些方便的数据处理和预处理工具。Scikit-learn的知识图谱可以分成以下部分：

1. 数据预处理：Scikit-learn提供了一些方便的数据预处理工具，例如标准化、归一化、缩放等。

2. 监督学习算法：Scikit-learn支持许多常见的监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻等。

3. 无监督学习算法：Scikit-learn还支持一些常见的无监督学习算法，如K均值聚类、层次聚类、主成分分析等。

4. 模型选择和评估：Scikit-learn提供了一些方便的工具来帮助选择和评估模型，例如交叉验证、网格搜索、ROC曲线、混淆矩阵等。

5. 特征选择和提取：Scikit-learn提供了一些特征选择和提取的工具，如主成分分析、线性判别分析、特征选择等。

6. 数据集和数据加载：Scikit-learn提供了一些标准数据集和数据加载工具，例如Iris、Digits、波士顿房价等。

7. 其他工具：Scikit-learn还提供了一些其他的工具，如流水线、缺失值处理等。

总的来说，Scikit-learn的知识图谱包含了机器学习的各个方面，是学习机器学习的重要工具。