机器学习之Sklearn基础教程大纲
1. 引言
- 机器学习简介
- Scikit-learn（Sklearn）库介绍
- 安装和配置Sklearn
2. 数据预处理
2.1 数据加载与查看
- 加载CSV、Excel等格式的数据
- 查看数据的基本信息（如形状、数据类型等）
2.2 数据清洗
- 处理缺失值
- 处理重复值
- 数据转换（如标签编码、独热编码等）
2.3 特征工程
- 特征选择
- 特征提取
- 特征缩放（如标准化、归一化等）
3. 监督学习
3.1 分类问题
- 常见的分类算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树等）
- 多分类问题
- 分类问题的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）
3.2 回归问题
- 常见的回归算法（如线性回归、岭回归、Lasso等）
- 回归问题的评估指标（如均方误差、R²分数等）
3.3 模型训练与调优
- 交叉验证
- 网格搜索与随机搜索
- 超参数调优
4. 无监督学习
4.1 聚类问题
- 常见的聚类算法（如K-means、DBSCAN、层次聚类等）
- 聚类问题的评估指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）
4.2 降维问题
- 主成分分析（PCA）
- t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
5. 模型评估与选择
- 模型评估的重要性
- 交叉验证
- 模型选择策略
6. 集成学习
- Bagging方法（如随机森林）
- Boosting方法（如AdaBoost、梯度提升树等）
- Stacking方法
7. 实战案例分析
- 案例1：手写数字识别（MNIST数据集）
- 案例2：信用卡欺诈检测
- 案例3：房价预测
8. 总结与展望
- Sklearn库的优势与不足
- 深入学习机器学习的建议和资源
这个大纲涵盖了Sklearn库在机器学习中常用的功能和方法，适合初学者入门。