# scikit-learn 0.19 中文文档
来源：[ApacheCN](http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/)
- scikit-learn 0.19 中文文档
- 用户指南
- 1. 监督学习
- 1.1. 广义线性模型
- 1.2. 线性和二次判别分析
- 1.3. 内核岭回归
- 1.4. 支持向量机
- 1.5. 随机梯度下降
- 1.6. 最近邻
- 1.7. 高斯过程
- 1.8. 交叉分解
- 1.9. 朴素贝叶斯
- 1.10. 决策树
- 1.11. 集成方法
- 1.12. 多类和多标签算法
- 1.13. 特征选择
- 1.14. 半监督学习
- 1.15. 等式回归
- 1.16. 概率校准
- 1.17. 神经网络模型（有监督）
- 2. 无监督学习
- 2.1. 高斯混合模型
- 2.2. 流形学习
- 2.3. 聚类
- 2.4. 双聚类
- 2.5. 分解成分中的信号（矩阵分解问题）
- 2.6. 协方差估计
- 2.7. 经验协方差
- 2.8. 收敛协方差
- 2.9. 稀疏逆协方差
- 2.10. Robust 协方差估计
- 2.11. 新奇和异常值检测
- 2.12. 密度估计
- 2.13. 神经网络模型（无监督）
- 3. 模型选择和评估
- 3.1. 交叉验证：评估估算器的表现
- 3.2. 调整估计器的超参数
- 3.3. 模型评估: 量化预测的质量
- 3.4. 模型持久化
- 3.5. 验证曲线: 绘制分数以评估模型
- 4. 数据集转换
- 4.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器
- 4.2. 特征提取
- 4.3. 预处理数据
- 4.4. 无监督降维
- 4.5. 随机投影
- 4.6. 内核近似
- 4.7. 成对的矩阵, 类别和核函数
- 4.8. 预测目标 (y) 的转换
- 5. 数据集加载工具
- 6. 大规模计算的策略: 更大量的数据
- 7. 计算性能
- 教程
- 使用 scikit-learn 介绍机器学习
- 关于科学数据处理的统计学习教程
- 机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象
- 监督学习：从高维观察预测输出变量
- 模型选择：选择估计量及其参数
- 无监督学习: 寻求数据表示
- 把它们放在一起
- 寻求帮助
- 处理文本数据
- 选择正确的评估器(estimator)
- 外部资源，视频和谈话