您的机器学习工具包
您想要开始使用机器学习。您对机器学习的基本概念有一定的了解。您会使用Python。那么您应该怎么做呢？
最明显的答案就是开始使用Scikit-learn。Scikit-learn是一个开源的Python库，用于各种预测性数据分析。您可以进行分类、回归、聚类、降维、模型调优和数据预处理任务。
Scikit-learn的统一API接口使得学习如何实现各种算法和任务比原本更容易。一旦您掌握了如何使用Scikit-learn进行调用的模式，您就可以开始工作了。除了您的想象力和决心，您唯一需要的是一个方便的参考资料。
VoAGI为您准备了这样一份参考资料。这张速查表涵盖了学习如何使用Scikit-learn进行机器学习所需的基本知识，并为您进一步开展机器学习项目提供了参考。它涵盖了您将反复使用的许多常见功能。请往下看以确认。
您可以在此处下载速查表。
在这张速查表中，您将找到以下常见Scikit-learn任务的方便参考：
- 加载数据
- 将数据集拆分为训练集和测试集
- 数据预处理
- 执行监督式机器学习任务
- 执行无监督式机器学习任务
- 模型拟合
- 预测
- 评估
- 交叉验证
- 模型调优
您无需再等一分钟才能熟练掌握机器学习从业者工具包中最常用的工具之一。一旦您安装好了Scikit-learn，只需按照速查表中相关的代码片段进行操作即可开始。只是在您进展的过程中不要忘记将其随身携带。
立即查看，敬请期待更多内容。