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sklearn中文文档

• 安装 scikit-learn
• 用户指南
  • 1. 监督学习
    • 1.1. 广义线性模型
    • 1.2. 线性和二次判别分析
    • 1.3. 内核岭回归
    • 1.4. 支持向量机
    • 1.5. 随机梯度下降
    • 1.6. 最近邻
    • 1.7. 高斯过程
    • 1.8. 交叉分解
    • 1.9. 朴素贝叶斯
    • 1.10. 决策树
    • 1.11. 集成方法
    • 1.12. 多类和多标签算法
    • 1.13. 特征选择
    • 1.14. 半监督学习
    • 1.15. 等式回归
    • 1.16. 概率校准
    • 1.17. 神经网络模型（有监督）
  • 2. 无监督学习
    • 2.1. 高斯混合模型
    • 2.2. 流形学习
    • 2.3. 聚类
    • 2.4. 双聚类
    • 2.5. 分解成分中的信号（矩阵分...

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