机器学习之Sklearn基础教程大纲

1. 引言

• 机器学习简介
• Scikit-learn（Sklearn）库介绍
• 安装和配置Sklearn

2. 数据预处理

2.1 数据加载与查看

   - 加载CSV、Excel等格式的数据
   - 查看数据的基本信息（如形状、数据类型等）

2.2 数据清洗

   - 处理缺失值
   - 处理重复值
   - 数据转换（如标签编码、独热编码等）

2.3 特征工程

   - 特征选择
   - 特征提取
   - 特征缩放（如标准化、归一化等）

3. 监督学习

3.1 分类问题

   - 常见的分类算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树等）
   - 多分类问题
   - 分类问题的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）

3.2 回归问题

   - 常见的回归算法（如线性回归、岭回归、Lasso等）
   - 回归问题的评估指标（如均方误差、R²分数等）

3.3 模型训练与调优

   - 交叉验证
   - 网格搜索与随机搜索
   - 超参数调优

4. 无监督学习

4.1 聚类问题

   - 常见的聚类算法（如K-means、DBSCAN、层次聚类等）
   - 聚类问题的评估指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）

4.2 降维问题

   - 主成分分析（PCA）
   - t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）

5. 模型评估与选择

• 模型评估的重要性
• 交叉验证
• 模型选择策略

6. 集成学习

• Bagging方法（如随机森林）
• Boosting方法（如AdaBoost、梯度提升树等）
• Stacking方法

7. 实战案例分析

• 案例1：手写数字识别（MNIST数据集）
• 案例2：信用卡欺诈检测
• 案例3：房价预测

8. 总结与展望

• Sklearn库的优势与不足
• 深入学习机器学习的建议和资源

这个大纲涵盖了Sklearn库在机器学习中常用的功能和方法，适合初学者入门。