sklearn库简单介绍

一、总结

一句话总结：

sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成【数据的预处理、模型选择、分类任务、回归任务、聚类任务和降维任务】。

【各种机器学习方法很多都有现成的】，非常非常好用的一个库

 

 

1、sklearn库-分类任务？

比如最近邻、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、集成方法、神经网络等都有

 

 

 

2、sklearn库-回归任务？

有逻辑回归，贝叶斯回归、多项式回归等

 

 

 

3、sklearn库-聚类任务？

聚类任务K-means、层次聚类等方法都有

 

 

4、sklearn库-降维任务？

PCA、字典学习、因子分析等方法都有

 

 

 

二、sklearn库介绍

转自：sklearn库介绍
https://blog.csdn.net/qq_28368377/article/details/90321291

sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成数据的预处理、模型选择、分类任务、回归任务、聚类任务和降维任务。

分类任务

回归任务

聚类任务

降维任务