Scikit-learn(sklearn)是機器學習中的經典專用庫，它涵蓋了幾乎所有主流的機器學習算法，包括分類、聚類、回歸、降維等。還包括三個模塊：特征提取、數據處理和模型評估。Scikit-learn支持跨平臺，功能強大。這個項目在2007年被用作谷歌的代碼夏天項目，并于2010年2月1日首次公開發布。此后，大約三個月后，它在國際市場上繁榮起來，出現了幾個繁榮的社區版本。sklearn提供的英語文檔內容全面，易于理解，使初學者能夠快速使用。現在，中文手冊已經被翻譯，sklearn教程PDF可以下載。
2019年，@莫奈微笑@矩@馬霍揚等人翻譯了scikit-learn0.21.3，但現在scikit-learn0.22.1中的許多功能和內容已經更新，因此有必要再次翻譯這份正式文件。翻譯過程中難免有疏漏。如果發現錯誤，我希望你能指出來。謝謝你的支持。
教程目錄
第1章scikit的介紹和安裝-學習
1.1歡迎使用scikit-learn
1.2安裝sci kit-學習
1.3在特定平臺上安裝sklearn Cython擴展的說明
1.4常見問題
第二章科學知識指南-學習
2.1 sci工具包簡介-學習機器學習
2.2科學數據處理統計學習指南
2.3處理文本數據
2.4選擇合適的估計量
2.5外部資源、視頻和講座
第三章用戶指南
3.1監督學習
3.2無監督學習
3.3模型選擇和評估
3.4檢查
3.5可視化效果
3.6數據集轉換
3.7數據集加載實用程序
3.8使用scikit learn進行計算
教程部分圖片KNN 3分類圖片聚類算法神經網絡算法
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