《Python机器学习：Scikit-learn使用手册》是一本非常实用的书籍。在这本书中，作者详细介绍了如何使用Python中的Scikit-learn工具进行机器学习。Scikit-learn是一个简单且高效的工具，可用于数据挖掘和数据分析。书中提供了丰富的示例代码和详细的步骤说明，使读者能够轻松入门并掌握这个工具。无论您是初学者还是有一定机器学习经验的人，这本手册都能帮助您更好地理解和应用Scikit-learn。如果您想快速掌握Python中的机器学习技术，这本书绝对值得一读。欢迎下载学习！
python机器学习 Scikit-learn使用手册封面
内容介绍
Scikit-learn 使用手册中文版包含，Scikit-learn 机器学习 Python 库 数据挖掘。
scikit-learn在Python中进行机器学习简单且高效的工具可用于数据挖掘和数据分析。
解决机器学习问题，最困难的部分通常是找到合适的算法模型，不同的算法模型适合于不同类数据和不同的问题。scikit-learn提供的主要功能就是主要关注数据建模，而非加载、操作、数据统计, 这些任务有NumPy、Pandas就足够了。
希望此使用手册对大家有所帮助！
自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotlib库的基础上。利用这几大模块的优势，可以大大提高机器学习的效率。 sklearn拥有着完善的文档，上手容易，具有着丰富的API，在学术界颇受欢迎。sklearn已经封装了大量的机器学习算法，包括LIBSVM和LIBINEAR。同时sklearn内置了大量数据集，节省了获取和整理数据集的时间。
机器学习：问题设置一般而言，一个学习问题处理一组包含n个样本的数据集，然后预测未知数据的属性。如果每个样本不止有一个数据，例如多维条目（又叫做多维数据），这种情况被称为拥有多组属性或特征。我们可以将学习问题氛围几个大类:监督学习：这类学习中数据包含我们想要预测的附加属性，这个问题可以被分为分类和回归。分类问题：样本属于两个或者更多的类，我们通过学习已经加过标签的数据来预测未加标签的数据所属的类。手写体数字识别问题是一个分类问题的实例，其目的是将有限个输入向量分配到有限数目、离散的种类中。另外一种分类的理解方式可以认为分类是一种离散的监督学习。回归：如果所希望的输出有一个或多个连续的随机变量组成，这种学习任务被称为回归。一个回归的简单例子就是通过鲑鱼的年龄和体重的函数来预测鲑鱼的长度。无监督学习：训练数据是由输入向量x组成的集合，该训练数据没有任何相关的目标值。在这类问题中，目标是发现数据集中相似样本族，这时该学习问题被称为聚类。或者判断在输入空间里数据分布情况，这时称为密度估计。或者将数据从高维空间映射到二维或三维空间中，称之为数据可视化问题。训练集和测试集:机器学习是通过一组数据集学习一些属性，然后将他们应用到新的数据中。这是为什么在评价机器学习算法时，常见做法是将数据集分为两部分，一部分称之为训练数据，用于学习数据属性，一个称之为测试集合用来测试学习到的属性。