机器学习

🌟 本教程涵盖内容

  • 核心概念入门：了解scikit-learn的基本架构与常用模块
  • 数据预处理实践：标准化、归一化与缺失值处理技巧
  • 模型选择指南：分类、回归、聚类等算法对比与使用场景
  • 超参数调优：网格搜索与随机搜索的实战演示
  • 可视化工具链：Matplotlib集成与学习曲线分析

🔍 文档导航建议

数据可视化

📌 重点章节速览

  1. 模型评估：交叉验证与指标计算（如准确率、F1分数）
  2. 特征工程：OneHotEncoder与Pipeline的高级用法
  3. 集成学习：Bagging与Boosting的实现原理
  4. 模型保存/加载：使用joblib进行持久化操作
模型训练

本教程配套实践代码仓库已同步更新，包含完整示例与注释