sklearn 0.19中文文档详解：核心模型与技术概览

本资源是一份详细的sklearn 0.19中文文档，涵盖了广泛的监督学习算法和方法。主要内容包括： 1. **广义线性模型**： - 普通最小二乘法：基础的线性回归方法，分析其复杂度。 - 岭回归：通过添加正则化项减少过拟合，介绍设置正则化参数的方法，如广义交叉验证。 - Lasso：另一种正则化技术，涉及设置正则化参数，包括交叉验证、信息标准选择以及与SVM正则化的比较。 - 多任务学习模型：如多任务Lasso和弹性网络，以及它们的扩展版本。 - LARS Lasso：一种迭代算法，提供数学表达式。 - 正交匹配追踪法（OMP）和贝叶斯回归（包括贝叶斯岭回归和主动相关决策理论-ARD）。 2. **非线性方法**： - Logistic回归用于分类问题。 - 随机梯度下降（SGD）和Perceptron算法，用于解决分类和回归问题。 - Robustness regression处理离群值和模型错误的策略。 - RANSAC算法和Theil-Sen预估器，用于异常检测和稳健估计。 3. **线性与二次判别分析**： - 降维工具如LDA和QDA，提供数学公式。 - Shrinkage（收缩）用于提高模型性能。 - 预估算法的设计和优化。 4. **内核方法**： - 内核岭回归：基于内核的非线性回归模型。 - 支持向量机（SVM）：涉及分类、多元分类、概率估计和异常检测等内容，讨论核函数的选择和实现细节。 5. **其他算法**： - 随机梯度下降在不同场景的应用。 - 最近邻算法：包括无监督和监督学习下的应用，如K-D树和Ball Tree等。 - 高斯过程：用于回归和分类，介绍GPR、GPC及其内核函数。 - 朴素贝叶斯分类器，如高斯朴素贝叶斯和多项分布朴素贝叶斯。 - 决策树算法，如ID3、C4.5和CART，以及集成方法如Bagging、随机森林和AdaBoost。 这份文档不仅涵盖了基础模型，还深入探讨了正则化、异常检测、非线性方法以及高级技术，适合对sklearn库进行深入学习和实践的读者。无论是初学者还是经验丰富的数据科学家，都能从中找到所需的信息。