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章节列表

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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. 决策树
  - 1.11. 集成方法
  - 1.12. 多类和多标签算法
  - 1.13. 特征选择
  - 1.14. 半监督学习
  - 1.15. 等式回归
  - 1.16. 概率校准
  - 1.17. 神经网络模型（有监督）
- 2. 无监督学习
  - 2.1. 高斯混合模型
  - 2.2. 流形学习
  - 2.3. 聚类
  - 2.4. 双聚类
  - 2.5. 分解成分中的信号（矩阵分解问题）
  - 2.6. 协方差估计
  - 2.7. 新奇和异常值检测
  - 2.8. 密度估计
  - 2.9. 神经网络模型（无监督）
- 3. 模型选择和评估
  - 3.1. 交叉验证：评估估算器的表现
  - 3.2. 调整估计器的超参数
  - 3.3. 模型评估: 量化预测的质量
  - 3.4. 模型持久化
  - 3.5. 验证曲线: 绘制分数以评估模型
- 4. 检验
  - 4.1. 部分依赖图
- 5. 数据集转换
  - 5.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器
  - 5.2. 特征提取
  - 5.3 预处理数据
  - 5.4 缺失值插补
  - 5.5. 无监督降维
  - 5.6. 随机投影
  - 5.7. 内核近似
  - 5.8. 成对的矩阵, 类别和核函数
  - 5.9. 预测目标 (y) 的转换
- 6. 数据集加载工具
  - 6.1. 通用数据集 API
  - 6.2. 玩具数据集
  - 6.3 真实世界中的数据集
  - 6.4. 样本生成器
  - 6.5. 加载其他数据集
- 7. 使用scikit-learn计算
  - 7.1. 大规模计算的策略: 更大量的数据
  - 7.2. 计算性能
  - 7.3. 并行性、资源管理和配置
教程
- 使用 scikit-learn 介绍机器学习
- 关于科学数据处理的统计学习教程
  - 机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象
  - 监督学习：从高维观察预测输出变量
  - 模型选择：选择估计量及其参数
  - 无监督学习: 寻求数据表示
  - 把它们放在一起
  - 寻求帮助
- 处理文本数据
- 选择正确的评估器(estimator.md)
- 外部资源，视频和谈话
API 参考
常见问题
时光轴

流程

一、认领

首先查看整体进度，确认没有人认领了你想认领的章节。

然后回复 ISSUE，注明“章节 + QQ 号”（一定要留 QQ）。

二、校对

需要校对：

语法
术语使用
文档格式

如果觉得现有翻译不好，重新翻译也是可以的。

三、提交

提交的时候不要改动文件名称，即使它跟章节标题不一样也不要改，因为文件名和原文的链接是对应的！！！

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请见 Github 入门指南。

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