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• sklearn.utils.register_parallel_backend
  ```Python sklearn.utils.register_parallel_backend(name, factory, make_default=False) ``` [源码](h
• sklearn.utils.safe_indexing
  **警告弃用** ```python sklearn.utils.safe_indexing(X, indices, *, axis=0) ``` [源码](https://githu
• 通用术语表和API元素
  该通用术语表尽可能准确地呈现在Scikit-learn及其API中使用的默认和隐式约定，同时为Scikit-learn用户和贡献者提供参考。该术语表旨在描述概念、详细说明与此概念相对应的API、或提供
• 入门
  本指南的目的是说明 `scikit-learn`所提供的一些主要功能。它假定你已经掌握了机器学习基础的知识（模型拟合，预测，交叉验证等）。请参阅我们的安装说明进行`scikit-learn`安装。
• sklearn.inspection.plot_partial_dependence
  ```python sklearn.inspection.plot_partial_dependence(estimator, X, features, *, feature_names=None,
• sklearn.isotonic.isotonic_regression
  ```python sklearn.isotonic.isotonic_regression(y,* , sample_weight=None, y_min=None, y_max=None, in
• 外部资源，视频和讲座
  有关书面教程，请参见文档的“[教程](https://scikit-learn.org.cn/lists/8.html)”部分。 ## 科学Python的新手？ 对于那些仍然是科学Python
• 常见问题
  在这里，我们将对邮件列表中经常出现的问题给出一些答案。 ## 项目名称是什么（很多人都弄错了）？ scikit-learn ，不是scikit或SciKit也不是sci-kit learn。同样
• sklearn.gaussian_process.WhiteKernel
  ```python class sklearn.gaussian_process.kernels.WhiteKernel(noise_level=1.0, noise_level_bounds=(1
• 版本更新日志
  ## 版本0.23.2 **2020年8月3日** ### 改款 下列估算器和函数在使用相同数据和参数时，可能会产生与先前版本不同的模型。这通常是由于建模逻辑（错误修复或增强）或随机采样过程中
• sklearn.datasets.fetch_rcv1
  ```python sklearn.datasets.fetch_rcv1(*, data_home=None, subset='all', download_if_missing=True, ra
• sklearn.decomposition.SparsePCA
  ``` class sklearn.decomposition.SparsePCA(n_components=None, *, alpha=1, ridge_alpha=0.01, max_iter=
• 测试2
  下面是一组用于回归的方法， 其中目标值是特征的线性组合。在数学表示法中，如果$\hat{y}$表示预测值,那么有： $$\hat{y}(w, x)=w_0+w_1 x_1+\ldots+w_p x_p
• 测试1102
  3333
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