sklearn学习（模块列表）

sklearn模块

sklearn主要实现功能（大的模块分类）http://scikit-learn.org/stable/index.html 首页列表中显示

A.  classification (分类)

B.  regression(回归)

C.  Clustering(聚类)

D.  dimensionality reduction(降低维度)

E.  model selection(模型选择)

F.  Preprocessing(预处理)

0.数据集

sklearn.datasets

1.特征预处理

sklearn.feature_extraction（特征抽取：支持文本、图像的特征提取）

sklearn.feature_selection（特征选择）

sklearn.preprocessing（特征预处理：归一化，onehot离散化，normalize等，复杂的离散化方法不支持）

sklearn.random_projection （数据集合）

2/3.模型训练

sklearn.cluster

sklearn.cluster.bicluste

sklearn.semi_supervised

sklearn.svm

sklearn.tree

sklearn.linear_model

sklearn.naive_bayes

sklearn.neural_network

4.模型评估

sklearn.metrics

sklearn.cross_validation

5. 任务批量执行（串行）sklearn.pipeline

其他未知功能

sklearn.decomposition

sklearn.cross_decomposition

sklearn.dummy                           #?样本

sklearn.ensemble

sklearn.gaussian_process

sklearn.grid_search                     #网格搜索，用于调参：通过分类别备选参数，得出笛卡尔积的待实验参数矩阵，逐项实验

sklearn.utils 

sklearn.covariance                     #协方差（矩阵）

sklearn.base                       

sklearn.isotonic

sklearn.kernel_approximation

sklearn.kernel_ridge

sklearn.discriminant_analysis

sklearn.learning_curve

sklearn.manifold

sklearn.mixture

sklearn.multiclass

sklearn.neighbors

sklearn.calibration