随着人工智能的火热，机器学习和深度学习技术再一次进入了大众的视野。python的scikit-learn模块专注于机器学习领域，提供了数据集构建，数据预处理，模型算法，效果评估等各个环节的接口，是入门机器学习的最佳模块。数据决定机器学习模型的上限，该模块支持使用公共数据集和模拟数据集，对数据预处理阶段的各种操作也进行了详细的介绍，相关推文如下
回归和分类作为监督学习的两大类任务，其常用算法必须做到耳熟能详。首先是回归相关算法
分类相关算法
对于非监督学习而言，聚类和降维是最常见的两种场景，聚类相关的算法如下
降维相关的算法如下
特征工程作为机器学习中最重要的部分，常用的策略如下
模型评估，顾名思义，用来评估模型效果，不同任务有不同的评估指标
以上只是机器学习的大概框架和部分学习内容，更多的算法和细节可以进一步阅读scikit-learn的官方文档。
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