sklearn库简单介绍
一、总结
一句话总结：
sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成【数据的预处理、模型选择、分类任务、回归任务、聚类任务和降维任务】。
【各种机器学习方法很多都有现成的】，非常非常好用的一个库
1、sklearn库-分类任务？
比如最近邻、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、集成方法、神经网络等都有
2、sklearn库-回归任务？
有逻辑回归，贝叶斯回归、多项式回归等
3、sklearn库-聚类任务？
聚类任务K-means、层次聚类等方法都有
4、sklearn库-降维任务？
PCA、字典学习、因子分析等方法都有
二、sklearn库介绍
转自：sklearn库介绍
https://blog.csdn.net/qq_28368377/article/details/90321291
sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成数据的预处理、模型选择、分类任务、回归任务、聚类任务和降维任务。
分类任务
回归任务
聚类任务
降维任务
