Einführung in das SK-Learn API-Familienporträt
SK-Learn API-Familienporträt
Ich verwende SK-Learn in letzter Zeit und werde es in Zukunft häufig verwenden. Ich habe den gesamten Inhalt von sortiert Sk-Learn und meine Ideen organisiert und für zukünftige Referenz verfügbar.
(HD-Bilder können in einem separaten Fenster mit der rechten Maustaste geöffnet oder lokal gespeichert werden)
Grundlegende öffentliche
Basis
sklearn.cluster
sklearn.datasets
Lader
Beispielgenerator
sklearn. Ausnahmen
sklearn.pipeline
sklearn.utils
Methoden und Prozesse
sklearn.cluster
Klassen
Funktionen
sklearn.cluster.bicluster
sklearn.model_selection
Splitterklassen
Splitterfunktionen
Hyperparameter-Optimierer
Modellvalidierung
sklearn.dummy
sklearn.ensemble(Ensemble-Methoden)
sklearn.feature_extraction
sklearn.feature_selection
sklearn.gaussian_process
sklearn.metrics
Modellauswahlschnittstelle
Klassifizierungsmetriken
Regressionsmetriken
Multilabel-Ranking-Metriken
Clustering-Metriken
Biclustering-Metriken
Paarweise Metriken
sklearn.multioutput( Multioutput-Regression und Klassifizierung)
sklearn.libration (Wahrscheinlichkeitskalibrierung)
sklearn.cross_decomposition ( Kreuzzerlegung )
sklearn.preprocessing ( Vorverarbeitung und Normalisierung)
Mathematischer Algorithmus
sklearn.covariance
sklearn .decomposition
sklearn.isotonic
sklearn.kernel_ approximation
sklearn.kernel_ridge
sklearn.discriminant_analysis
sklearn.linear_model (Generalized Linear Modelle)
sklearn.manifold
sklearn.mixture( Gaußsche Mischungsmodelle)
sklearn.multiclass
sklearn.naive_bayes
sklearn .neighbors
sklearn.semi_supervised
sklearn.svm
sklearn.tree
NN-Algorithmus
sklearn.neural_network
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in das SK-Learn API-Familienporträt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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