scikit-learn(sklearn)是機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)典的專用庫，涵蓋了幾乎所有主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括分類(Classfication)、聚類(Clustering)、回歸(Regression)、降維(Dimensionality Reduction)等，還包括了特征提取，數(shù)據(jù)處理和模型評(píng)估者三大模塊。 scikit-learn支持跨平臺(tái)，功能強(qiáng)大。該項(xiàng)目于2007年作為Google的Code of Code夏季項(xiàng)目，并于2010年2月1日進(jìn)行了首次公開發(fā)布。此后，經(jīng)過約3個(gè)月的時(shí)間，在國際市場蓬勃發(fā)展，出現(xiàn)了多個(gè)繁榮的社區(qū)版本。 sklearn官方提供的英文文檔，其內(nèi)容全面、簡單易懂，使得初學(xué)者能夠快速上手使用?，F(xiàn)在 http://sklearn123.com 已經(jīng)翻譯出了中文手冊，并且可以下載sklearn教程PDF。
2019年@那伊抹微笑@片刻@mahaoyang等人已翻譯過scikit-learn0.21.3，但如今scikit-learn0.22.1版本中的許多函數(shù)和內(nèi)容已經(jīng)有所更新，因此有必要對(duì)該官方文檔再進(jìn)行一次翻譯。翻譯過程中難免有所疏漏，如發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，希望大家指出，謝謝支持。
教程目錄
第一章 scikit-learn 簡介與安裝
1.1 歡迎來到 scikit-learn
1.2 安裝 scikit-learn
1.3 特定平臺(tái)上安裝sklearn的Cython擴(kuò)展的說明
1.4 常見問題
第二章 scikit-learn 指南
2.1 scikit-learn 機(jī)器學(xué)習(xí)簡介
2.2 科學(xué)數(shù)據(jù)處理統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)指南
2.3 處理文本數(shù)據(jù)
2.4 選擇合適的估計(jì)器
2.5 外部資源，視頻和講座
第三章 用戶指南
3.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.3 模型選擇與評(píng)價(jià)
3.4 檢查
3.5 可視化效果
3.6 數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換
3.7 數(shù)據(jù)集加載實(shí)用程序
3.8 使用scikit learn進(jìn)行計(jì)算
教程部分圖片
KNN 3分類圖片
聚類算法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
sklearn 官方文檔中文版（0.22.1）和PDF 下載：http://sklearn123.com/
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