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1、說(shuō)明

Sklearn（全稱(chēng) SciKit-Learn），是基于 Python 語(yǔ)言的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。

Sklearn主要用Python編寫(xiě)，建立在 Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib 的基礎(chǔ)上，也用 Cython編寫(xiě)了一些核心算法來(lái)提高性能。

2、六大功能模塊

分類(lèi)（Classification）：識(shí)別樣本屬于哪個(gè)類(lèi)別，常用算法有 SVM（支持向量機(jī)）、nearest neighbors（最近鄰）、random forest（隨機(jī)森林）

回歸（Regression）：預(yù)測(cè)與對(duì)象相關(guān)聯(lián)的連續(xù)值屬性，常用算法有 SVR（支持向量機(jī)）、 ridge regression（嶺回歸）、Lasso

聚類(lèi)（Clustering）：對(duì)樣本進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的自動(dòng)分類(lèi)，常用算法有 k-Means（k均值）、spectral clustering（特征聚類(lèi)）、mean-shift（均值漂移）

數(shù)據(jù)降維（Dimensionality reduction）：減少相關(guān)變量維數(shù)，常用算法有 PCA（主成分分析）、feature selection（特征選擇）、non-negative matrix factorization（非負(fù)矩陣分解）

模型選擇（Model Selection）：比較，驗(yàn)證，選擇參數(shù)和模型，常用模塊有 grid search（網(wǎng)格搜索）、cross validation（交叉驗(yàn)證）、 metrics（度量）

數(shù)據(jù)處理（Preprocessing）：特征提取和歸一化，常用模塊有 preprocessing（預(yù)處理），feature extraction（特征提?。?/p>

這六個(gè)功能模塊涉及 4類(lèi)算法，分類(lèi)、回歸 屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，聚類(lèi)屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)。

python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、云計(jì)算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開(kāi)發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開(kāi)發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來(lái)的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無(wú)法離開(kāi)python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動(dòng)化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財(cái)分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

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網(wǎng)站題目：Python中SKlearn指的是什么
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