"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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