scikit-learn 0.21.3中文手册:监督与无监督学习解析

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"scikit-learn 0.21.3 中文手册,涵盖了监督学习、无监督学习、模型选择与评估、数据集转换等多个领域的详细内容。" 在scikit-learn(sklearn)0.21.3的中文手册中,用户可以找到关于机器学习各个方面的详尽解释。首先,手册介绍了安装scikit-learn的方法,这是Python中最受欢迎的机器学习库之一,用于数据分析和建模。 在"监督学习"部分,手册涵盖了各种算法,包括: 1. 广义线性模型,如逻辑回归和多项式回归,它们是基于线性假设的预测模型。 2. 线性和二次判别分析,用于分类任务,尤其是高维数据。 3. 内核岭回归,通过内核技巧扩展了线性回归,能够拟合非线性关系。 4. 支持向量机(SVM),利用间隔最大化来构建分类器,也可用于回归。 5. 随机梯度下降(SGD),用于优化损失函数,常用于在线学习和大规模数据集。 6. 最近邻(KNN)算法,基于数据点之间的距离进行分类或回归。 7. 高斯过程,一种统计方法,用于定义随机过程,特别适合非参数回归。 8. 交叉分解,如主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD),用于降维和特征提取。 9. 朴素贝叶斯,基于贝叶斯定理的简单但有效的分类器。 10. 决策树,通过构建树状结构来做出预测。 11. 集成方法,如随机森林和梯度提升机,通过组合多个弱学习器形成强学习器。 12. 多类和多标签算法,用于处理多个输出类别的情况。 13. 特征选择,帮助减小模型复杂度并提高性能。 14. 半监督学习,适用于部分标记数据的场景。 15. 等式回归,解决复杂的非线性问题。 16. 概率校准,改进模型的预测概率分布。 "无监督学习"部分包括: 1. 高斯混合模型,用于数据建模,常用于聚类。 2. 流形学习,揭示数据的低维结构。 3. 聚类,如K-means和谱聚类,用于发现数据的自然群体。 4. 双聚类,用于同时对行和列进行聚类。 5. 矩阵分解问题,如主成分分析和奇异值分解,用于分解数据矩阵。 6. 协方差估计,理解变量之间的共变性。 7. 新奇和异常值检测,识别数据集中不寻常的观测值。 8. 密度估计,如高斯核密度估计,用于估算数据分布。 9. 无监督神经网络,如自编码器,用于学习数据的表示。 "模型选择和评估"章节涉及: 1. 交叉验证,用于评估模型的泛化能力。 2. 超参数调整,通过网格搜索或随机搜索优化模型性能。 3. 评估预测质量,如准确率、召回率、F1分数等。 4. 模型持久化,保存和加载模型以便后续使用。 5. 验证曲线,分析不同参数下的模型表现。 此外,手册还介绍了"检验",如部分依赖图,帮助理解模型预测与特定特征的关系。"数据集转换"部分涵盖了Pipeline和FeatureUnion的使用,特征提取,数据预处理以及缺失值处理等重要主题。 这份scikit-learn 0.21.3中文手册是学习和应用机器学习的宝贵资源,为用户提供了全面的指导,帮助他们理解和实现各种机器学习算法,以及有效地评估和优化模型。无论是初学者还是经验丰富的数据科学家,都能从中受益。
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