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1.简介
（1）SciPy，SciPy是一个开源的基于Python的科学计算工具包。
（2）Scikits，基于SciPy针对不同的应用领域发展出众多的分支版本，他们统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思
（3）Scikit-learn，是基于SciPy针对机器学习领域发展出的一个分支版本
（4）Scikit-learn本身不支持深度学习
（5）Scikit-learn不支持GPU加速
Scikit-learn需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言针对机器学习而开发的一个开源框架。
Scikit-learn的保守体现：
（1）Scikit-learn只做机器学习的扩展
（2）Scikit-learn只采用经过广泛验证的算法
2.Scikit-learn六大功能
Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理
2.1分类
概念：分类给自定对象指定所属类别
范畴：监督学习
最常见的应用场景：垃圾邮件检测、图像识别
已实现算法：支持向量机（SVM，Support Verctor Machine）、K最邻近算法（KNN，K-NearestNeighbor）、逻辑回归（LR，Logistic Regression）、随机森林（RF，Random Forest）、决策树（Decision Tree）、多层感知器（MLP，Multi-layer Perceptron）神经网络等。
2.2回归
概念：预测与给定对象相关联的连续值属性
最常见的应用场景：预测药物反应、预测股票价格
已实现算法：支持向量回归（SVR，Support Vector Regression），脊回归（Ridge Regression），Lasso回归（Lasso Regression），弹性网络（Elastic Net），最小角回归（LARS）、贝叶斯回归（Bayesian Regrssion）等。
2.3聚类
概念：自动识别具有相似属性的给定对象，并将其分组为集合
范畴：无监督学习
最常见的应用场景：顾客细分、实验结果分组
已实现算法：K-均值聚类（K-means），谱聚类（Spectral Clustring）、均值偏移（Mean Shift）、分层聚类、DBSCAN聚类
2.4数据降维
概念：通过降维技术来减少考虑的随机数量的个数
应用场景：可视化处理、效率提升
降维技术算法：主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）、非负矩阵分解（NMF，Non-negative Matrix Factorizatio）
2.5模型选择
概念：对给定参数和模型的比较、验证和选择
目的：通过参数调整来提升精度
已实现的模块包括：格点搜索，交叉验证和各种针对预测误差评估的度量函数
2.6数据预处理
概念：数据的特征提取和归一化
归一化：将输入数据转换为具有零均值和单位权方差的新变量。
归一化注意点：因为大多数时候都做不到精确等于0，因此会设置一个可接受的范围，一般都要求落在0-1之间
特征提取：是指将文本和图像数据转化为孔用于机器学习的数字变量。
参考文献：
[1]https://www.leiphone.com/news/201701/ZJMTak4Y8ch3Nwd0.html
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作者：CV_ML_DP
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u012421852/article/details/80577077
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