sklearn
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    • 1.0 监督学习
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    • 1.17. 神经网络模型（有监督）
  • 2. 无监督学习
    • 2.0 无监督学习
    • 2.1. 高斯混合模型
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    • 2.3. 聚类
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    • 2.6. 协方差估计
    • 2.7. 新奇和异常值检测
    • 2.8. 密度估计
    • 2.9. 神经网络模型（无监督）
  • 3. 模型选择和评估
    • 3.0 模型选择和评估
    • 3.1. 交叉验证：评估估算器的表现
    • 3.2. 调整估计器的超参数
    • 3.3. 模型评估: 量化预测的质量
    • 3.4. 模型持久化
    • 3.5. 验证曲线: 绘制分数以评估模型
  • 4. 检验
    • 4.0 检验
      • 4. 检验
    • 4.1. 部分依赖图
  • 5. 数据集转换
    • 5.0 数据集转换
    • 5.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器
    • 5.2. 特征提取
    • 5.3 预处理数据
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    • 5.5. 无监督降维
    • 5.6. 随机投影
    • 5.7. 内核近似
    • 5.8. 成对的矩阵, 类别和核函数
    • 5.9. 预测目标
  • 6. 数据集加载工具
    • 6.0 数据集加载工具
    • 6.1. 通用数据集 API
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    • 7.0 使用scikit-learn计算
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  • 关于科学数据处理的统计学习教程
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    • 监督学习：从高维观察预测输出变量
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