趋近智
Scikit-Learn 快速上手
章节 1: Scikit-learn 介绍与环境配置
Scikit-learn 是什么？
安装与环境设置
Scikit-learn API 概述
Scikit-learn 中的数据表示
加载示例数据集
动手实践：安装验证
章节 2: 监督学习：回归
回归问题简介
线性回归基本原理
使用Scikit-learn实现线性回归
解释模型系数
回归评估指标
Scikit-learn 中的指标计算
动手实践：构建回归模型
章节 3: 监督学习：分类
分类问题介绍
逻辑回归用于分类
K-近邻算法 (KNN)
在 Scikit-learn 中实现 KNN
支持向量机 (SVM) 基本原理
使用Scikit-learn实现SVM
分类评估指标
在 Scikit-learn 中计算指标
实践操作：构建分类模型
章节 4: 数据预处理与特征工程
数据预处理的重要性
特征缩放技术
在Scikit-learn中应用缩放器
分类特征编码
在Scikit-learn中应用编码器
处理缺失值
在Scikit-learn中使用填充器
动手实践：数据预处理
章节 5: 模型选择与评估
过拟合与欠拟合问题
数据划分：训练集与测试集
交叉验证简介
实现K折交叉验证
分层K折用于分类
网格搜索用于超参数调整
动手实践：模型评估与选择
章节 6: 构建管道
使用管道的理由
创建简单管道
访问流水线步骤
使用管道结合交叉验证
使用管道进行网格搜索
使用 ColumnTransformer 构建复杂管道
实战：流水线的构建与调优
在Scikit-learn中应用缩放器
这部分内容有帮助吗？
- Preprocessing data, scikit-learn developers, 2023 - 官方文档，解释了各种预处理技术，包括特征缩放、转换器API（fit/transform）以及StandardScaler、MinMaxScaler和RobustScaler等特定缩放器。
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, Aurélien Géron, 2022 (O'Reilly Media) - 一本实用指南，涵盖了机器学习基础知识，包括数据预处理、特征缩放方法及其使用Scikit-learn的实现。（第三版）
- An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani, 2021 (Springer) - 一本广受认可的教科书，提供了机器学习技术的统计基础，包括数据准备和特征缩放的理论基础。（第二版）