分類，回歸，聚類，資料降維，模型選擇和資料預處理
scikit-learn分類演算法主要包括：支援向量機（svm），最近鄰，邏輯回歸，隨機森林，決策樹以及多層感知器（mlp）神經網路等等。
scikit-learn回歸演算法主要包括：支援向量回歸（svr），脊回歸，lasso回歸，彈性網路（elastic net），最小角回歸（lars ），貝葉斯回歸。
scikit-learn聚類演算法主要包括：k-均值聚類，譜聚類，均值偏移，分層聚類，dbscan聚類等。
scikit-learn資料降維主要是通過主成分分析（pca）、非負矩陣分解（nmf）或特徵選擇等降維技術來減少要考慮的隨機變數的個數。
模型選擇是指對於給定引數和模型的比較、驗證和選擇，其主要目的是通過引數調整來提公升精度。目前scikit-learn實現的模組包括：格點搜尋，交叉驗證和各種針對**誤差評估的度量函式。
資料預處理是指資料的特徵提取和歸一化，是機器學習過程中的第乙個也是最重要的乙個環節。
scikit-learn是入門利器，同時也是真正的利器，廣泛應用於資料探勘等領域，關於其功能的選擇和使用，scikit-learn官方提供了如下參考：
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