sklearn教程

sklearn-python机器学习算法汇总，对常用的机器学习算法进行了实现，使用mnist数据进行实验对比，程序运行过，没有问题

压缩包内含两个文件，共计12万条数据。项目基于Python及其库Scikit-learn，途径了数据获取、预处理、特征工程、建模、优化等完整数据分析流程，并给出了详细代码及解释。其中的分析方法以及代码

加州大学机器学习库中的酒数据集共收集了1599种红酒，包括11种物理化学属性如pH值和酒精含量。每种酒的品质由专业评鉴师评价打分。分数区间从0至10，其中10代表最佳品质，0则表示最低品质。本文将从s

调用sklearn的model_selection时，发现sklearn中没有model_selection的模块。经过检查，发现anaconda中的sklearn版本太低，为0.17版本。于是，开始

详细的介绍了当前机器学习流行的库——scikit-learn,对于从事机器学习的小伙伴很有用，包含分类、回归、聚类等流行的方法的实现。

22行代码,调用numpy,pandas,matplotlib和sklearn实现一个最入门的线性模型房价预测

sklearn-deltatfidf:scikit-learn的DeltaTfidfVectorizer

本书详细介绍了依托python，利用tensorflow和sklearn实现深度学习各类算法，根据书中的代码逐步学习，必定可以学会很多知识

一些python代码可以检查sklearn分类器,特别是在应用遗传算法进行超参数优化时。

可直接用这行命令!: pip install -U scikit-learn 其他命令: (1)更新pip python -m pip install --upgrade pip (2)安装 scip