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引言
Scikit-learn是一個富強的Python呆板進修庫，供給了豐富的呆板進修演算法跟東西。本文將單方面介紹Scikit-learn庫中的在線進修演算法，幫助讀者深刻懂得並控制這些演算法的利用。
Scikit-learn簡介
Scikit-learn是一個開源的Python呆板進修庫，供給了多種呆板進修演算法的實現，包含分類、回歸、聚類跟降維等。它依附於NumPy、SciPy跟matplotlib等庫，是Python中呆板進修範疇的現實標準。
在線進修演算法概述
在線進修演算法是一種逐步進修的方法，每次只處理一個或大年夜批樣本，並在每次迭代中更新模型。這種方法實用於數據量大年夜、及時性請求高的場景。
1. 線性回歸
線性回歸是一種用於猜測持續值的演算法。它經由過程找到特徵跟目標變數之間的線性關係來猜測目標值。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
2. 決定樹
決定樹是一種基於樹形構造停止決定的演算法。它經由過程一系列的規矩對數據停止分類或回歸。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
3. 隨機叢林
隨機叢林是一種集成進修方法，它經由過程構建多個決定樹並對它們的成果停止投票來進步猜測的正確性。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
4. 支撐向量機（SVM）
支撐向量機是一種用於分類跟回歸的演算法。它經由過程找到最優的超平面來分割數據。
from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
5. K近來鄰（KNN）
K近來鄰是一種基於間隔停止分類的演算法。它經由過程找到近來的K個鄰居並對它們的標籤停止投票來猜測目標值。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
6. 聚類演算法
聚類演算法用於將數據點分為差其余組。Scikit-learn供給了多種聚類演算法，如K均值跟檔次聚類。
from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X_train)
總結
Scikit-learn供給了豐富的在線進修演算法，可能滿意差別場景下的須要。經由過程本文的介紹，讀者可能單方面懂得這些演算法的基本道理跟利用方法，為現實項目供給技巧支撐。