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[jiangzhonglian]

认领须知

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章节	校验者	进度
安装 scikit-learn
用户指南	-	-
1. 监督学习	@LovelyBuggies	100%
1.1. 广义线性模型	@qinhanmin2014	100%
1.2. 线性和二次判别分析	@VPrincekin @LovelyBuggies	100%
1.3. 内核岭回归	@qinhanmin2014	100%
1.4. 支持向量机	@qinhanmin2014	100%
1.5. 随机梯度下降	@qinhanmin2014	100%
1.6. 最近邻	@qinhanmin2014	100%
1.7. 高斯过程	@LingrenKong
1.8. 交叉分解	@qinhanmin2014	100%
1.9. 朴素贝叶斯	@qinhanmin2014	100%
1.10. 决策树	@wanruixiang
1.11. 集成方法	@qinhanmin2014	100%
1.12. 多类和多标签算法
1.13. 特征选择
1.14. 半监督学习	@LovelyBuggies	100%
1.15. 等式回归
1.16. 概率校准
1.17. 神经网络模型（有监督）	@LovelyBuggies	100%
2. 无监督学习
2.1. 高斯混合模型	@barrycg	100%
2.2. 流形学习	@barrycg	100%
2.3. 聚类	@barrycg	100%
2.4. 双聚类	@barrycg	100%
2.5. 分解成分中的信号（矩阵分解问题）	@barrycg	100%
2.6. 协方差估计	@barrycg	100%
2.7. 新奇和异常值检测	@barrycg	100%
2.8. 密度估计	@barrycg	100%
2.9. 神经网络模型（无监督）	@barrycg @LovelyBuggies	100%
3. 模型选择和评估
3.1. 交叉验证：评估估算器的表现	@P3n9W31
3.2. 调整估计器的超参数	@P3n9W31
3.3. 模型评估: 量化预测的质量	@P3n9W31
3.4. 模型持久化	@P3n9W31
3.5. 验证曲线: 绘制分数以评估模型	@P3n9W31
4. 检验
4.1. 部分依赖图
5. 数据集转换	@VPrincekin	100%
5.1. Pipeline（管道）和 FeatureUnion（特征联合）: 合并的评估器	@VPrincekin	100%
5.2. 特征提取	@VPrincekin	100%
5.3 预处理数据	@VPrincekin
5.4 缺失值插补	@VPrincekin
5.5. 无监督降维	@VPrincekin
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	@LovelyBuggies	100%
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

[P3n9W31]

P3n9W31 + 348061475 + 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5

[wanroywolf]

1.10. 决策树有人领吗, 没有我领走了
QQ: 3347264548

[jiangzhonglian]

1.10. 决策树有人领吗, 没有我领走了
QQ: 3347264548

已经安排好了，就等大佬来装逼！

[LingrenKong]

认领（之前没有用过sklearn的高斯过程，但是最近正好需要学，这样可以吗）

1.7. 高斯过程

QQ 1551086871

[jiangzhonglian]

认领（之前没有用过sklearn的高斯过程，但是最近正好需要学，这样可以吗）

1.7. 高斯过程

QQ 1551086871

可以可以

[jiangzhonglian]

P3n9W31 + 348061475 + 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5

小哥哥，别忘记提交哈？

[jiangzhonglian]

1.10. 决策树有人领吗, 没有我领走了
QQ: 3347264548

小哥哥，别忘记提交哈？

[GZYZG]

GZYZG + 2227423992 + 1.12. 多类和多标签算法