Scikit-learn数据速查表
Python 的数据，Scikit-learn算是比较硬核的一环了。Python 数据速查表 - Scikit-Learn.pdf这份资料蛮实用的，整理得挺全，适合你写模型、调参数、做评估时快速翻查。用LinearRegression还是KMeans，看一眼就知道怎么写，节省不少时间。
Scikit-learn 的API 接口统一，你用过一次之后就能快速上手其他模型。像fit、predict、score这些方法，几乎是所有模型都支持的。哪怕你是前端转数据方向，也能快速上手，挺友好的。
里面还有一些我觉得蛮实用的小技巧，比如cross_val_score做交叉验证，或者用GridSearchCV和RandomizedSearchCV去调参，操作也不难，就是配置一下字典扔进去跑。看不懂？没关系，PDF 里有代码例子，照着改就行。
还有个小点值得说一下，Scikit-learn不强依赖Pandas，但配合NumPy、SciPy和Pandas一起用会更舒服，比如你要做矩阵替换或筛选的时候，响应也快，代码也简单。
如果你刚开始接触机器学习，或者说写代码时常常忘了方法名和参数设置，那这个速查表真的可以保存一下。打印一份贴桌上都值！
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