sklearn 是 python 下的機器學習庫。
scikit-learn的目的是作為一個“黑盒”來工作，即使使用者不了解實作也能産生很好的結果。
其功能非常強大，當然也有很多不足的地方，就比如說神經網絡就隻有一個RBM（不是人民币哈）。但是，不管怎樣，首薦！！
這個例子比較了幾種分類器的效果，并直覺的顯示之
效果圖：
說明：
1.原始資料（三組）
2.分類器名稱（八個）
3.對應的成績 (score)
sklearn 是 python 下的機器學習庫。
scikit-learn的目的是作為一個“黑盒”來工作，即使使用者不了解實作也能産生很好的結果。
其功能非常強大，當然也有很多不足的地方，就比如說神經網絡就隻有一個RBM（不是人民币哈）。但是，不管怎樣，首薦！！
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說明：
1.原始資料（三組）
2.分類器名稱（八個）
3.對應的成績 (score)