scikit-learn

scikit-learn 是一个强大的 Python 机器学习库。此技能树提供了全面掌握 scikit-learn 的学习路径，非常适合数据科学初学者，为理解机器学习算法、模型选择和评估提供了结构化的学习路线。通过实践操作、非视频课程以及在数据科学实践平台上的实际练习，你将获得实施机器学习解决方案的实际经验。

38 技能|3 课程|3 项目

scikit-learn 快速入门

scikit-learn 快速入门

scikit-learn 快速入门

初级

scikit-learnMachine Learning

在本课程中，我们将学习如何使用 scikit-learn 从数据构建预测模型。我们将探索机器学习的基本概念，并了解如何使用 scikit-learn 解决监督学习和无监督学习问题。我们还将学习如何评估模型、调整参数以及避免常见陷阱。我们将通过使用真实世界数据集的机器学习问题示例进行实践。

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15 实验

Scikit-learn 中的线性模型

判别分析分类器解析

探索 Scikit-Learn 数据集和估计器

使用 Scikit - Learn 进行监督学习

模型选择：选择估计器及其参数

使用支持向量的监督学习

探索 Scikit-Learn 的随机梯度下降分类器

无监督学习：探寻数据的表示

实现随机梯度下降

处理文本数据

高斯过程回归与分类

使用 PLS 算法进行降维

朴素贝叶斯示例

使用 Scikit-learn 进行决策树分类

Sklearn 实践实验室

Sklearn 实践实验室

初级

Sklearn

本课程包含大量 Sklearn 实验，每个实验都是一个小的 Sklearn 项目，配有详细的指导和解决方案。通过完成这些实验，你可以练习 Sklearn 技能，提高编程能力，并学习如何编写简洁高效的代码。

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Sklearn 实践挑战

Sklearn 实践挑战

初级

Sklearn

本课程包含大量 Sklearn 挑战，每个挑战都是一个小的 Sklearn 项目，配有详细的说明和解决方案。通过解决这些挑战，你可以练习 Sklearn 技能，提高问题解决能力，并学习如何编写简洁高效的代码。

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