0dayhub# 常见问题
校验者: @Mysry 翻译者: @STAN,废柴0.1 在这里，我们试着给出一些经常出现在邮件列表上的问题的答案。 项目名称是什么(很多人弄错)? scikit-learn, 不是scikik、SciKit...
最新发布 第7页
# 时光轴详情
该页面展示了本 scikit-learn 中文文档项目随时间变化，而发生的重大事情，特在该页面记录下来。 贡献者 衷心感谢给位参与的贡献者，具体的贡献者列表，请参阅【0.19.X】贡献者名单. 项目角色 有关该项目的角色角色信息，比如: 负...
# 1.6. 最近邻
校验者: @DataMonk2017 @Veyron C @舞空 @Loopy @qinhanmin2014 翻译者: @那伊抹微笑 sklearn.neigh...
# 1.7. 高斯过程
校验者: @glassy @Trembleguy @Loopy 翻译者: @AI追寻者 高斯过程 (GP) 是一种常用的监督学习方法，旨在解决回归问题和概率分类问题。 高斯过程模型的优点如下：...
# 1.8. 交叉分解
校验者: @peels 翻译者: @Counting stars 交叉分解模块主要包含两个算法族: 偏最小二乘法（PLS）和典型相关分析（CCA）。 这些算法族具有发现两个多元数据集之间的线性关系的用途： f...
# scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版
scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 – BSD许可...
* [安装 scikit-learn]
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. ...
Distribution plot options
import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="white", palette="muted", color_c...
Plotting a three-way ANOVA
import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid") # Load the example exercise dataset df = sns.load_dataset("exercise") #...
Conditional means with observations
import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="whitegrid") iris = sns.load_dat...