2025-2-3-sklearn学习(50) & (51) 完结篇 零落成泥碾作尘,只有香如故。

文章目录

  • [sklearn学习(50) & (51) 完结篇](#sklearn学习(50) & (51) 完结篇)
  • [sklearn学习(50) 选择正确的评估器(estimator)](#sklearn学习(50) 选择正确的评估器(estimator))
  • [sklearn学习(51) 外部资源,视频和谈话](#sklearn学习(51) 外部资源,视频和谈话)
    • [51.1 Scientific Python 的新手?](#51.1 Scientific Python 的新手?)
    • [51.2 外部教程](#51.2 外部教程)
    • [51.3 视频](#51.3 视频)

sklearn学习(50) & (51) 完结篇

文章参考网站:
https://sklearn.apachecn.org/


https://scikit-learn.org/stable/

sklearn学习(50) 选择正确的评估器(estimator)

通常,解决机器学习问题的最困难的部分可能是找到恰当的的评估器(estimator)。

不同的评估器更适合不同类型的数据和不同的问题。

下面的流程图是一些粗略的指导,可以让用户根据自己的数据来选择应该尝试哪些评估器。

点击下图的任何评估器,查看其文档。

sklearn学习(51) 外部资源,视频和谈话

For written tutorials, see the Tutorial section of the documentation.

51.1 Scientific Python 的新手?

For those that are still new to the scientific Python ecosystem, we highly recommend the Python Scientific Lecture Notes. This will help you find your footing a bit and will definitely improve your scikit-learn experience. A basic understanding of NumPy arrays is recommended to make the most of scikit-learn.

51.2 外部教程

There are several online tutorials available which are geared toward specific subject areas:

51.3 视频

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