sklearn中文社区1
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超详细入门
案例
数据集
UCI数据集
UCI使用教程（注意看文章里面的链接）
数据集页面后缀为 .data .csv 的为数据集，剩余的文件均为数据集信息
sklearn项目一般步骤：
获取数据
数据预处理
特征工程
建立模型、训练模型、调参
模型评估
读入数据：
datasets 详解
数据集文件读取的几种方式
数据集文件读取的几种方式2
利用urllib直接网络读入
鸢尾花的导入与划分
导入的UCI的数据的表头（ names 列表）如何确定？
一般都在UCI主页的 Attribute Information 中列出来了，可以直接对应其表头。
个别数据集，比如乳腺癌数据集，3种癌细胞每个有10个特征，需要自行对三种癌细胞进行命名/编号
这就需要对数据集的信息进行分析，观察数据特征，分析其含义，给出适合的 names
数据预处理
归一化
注：归一化和标准化不同，标准化是变为正态分布
特征工程
sklearn-pandas 示例
数据集划分
train_test_split()
数据可视化
未完成任务：
1 sklearn svm 图 （分类结果可视化
2 实验代码中调参部分函数
