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列举sklearn库中常用的模型

    scikit-learn（sklearn）是一个强大的Python机器学习库，提供了多种常用的机器学习模型。下面是一些在sklearn库中常用的模型：

1. 线性回归（Linear Regression）：用于建立连续数值预测模型。

2. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于建立二分类或多分类模型。

3. 决策树（Decision Tree）：基于特征的划分建立分类或回归模型。

4. 随机森林（Random Forest）：基于多个决策树的集成学习模型，用于分类和回归问题。

5. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：用于分类和回归问题，通过寻找超平面来实现分类。

6. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理的概率模型，用于分类问题。

7. k最近邻（k-Nearest Neighbors，KNN）：通过计算样本间距离进行分类和回归预测。

8. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：用于降维和特征提取。

9. 聚类算法（Clustering）：如K-Means、层次聚类等用于将数据分成不同组别。

10. 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）：一种集成学习方法，通过多个决策树迭代进行预测。

除了上述模型，sklearn还包括许多其他模型和工具，可以帮助解决各种机器学习问题。这些模型都提供了统一的接口，使得在sklearn中使用它们变得简单和方便。

人工智能培训一般要多久，人工智能要学习哪些内容

随着人工智能时代的来临，人工智能已经融入我们的生活，大到百度的无人驾驶汽车，还有人脸验证，小到牙签都已经走上智能的道路，所以现在对人工智能这个方向的人才需求也是很大的，很多人都想紧跟时代发展的潮流，越来越多的人想要学习人工智能，这里很多人就有疑惑了，学习人工智能要学习多久呢？要学习哪些技能呢？下面就和四川优就业小编一起来看看吧。

一、人工智能要学习多久？

其实人工智能到底要学习多久，这个问题针对不同的人或者不同的情况都有不同的答案，零基础学习和本是计算机专业的肯定不一样，或者是学习过其他程序语言，有一定基础的和没接触过零基础的所需要的学习时间也会有所不同的。今天就以零基础的小伙伴为例，来说说人工智能要学习多久。

一般来说从行业小白到初入这个行业，到可以去找工作程度的时间一般都是五个月左右，现在大部分的培训机构也是这个时间范围。零基础的小伙伴最开始基本都要花上一个月左右的时间去学习编程语言和了解人工智能大局观念等等，目前来说，可以做人工智能的编程语言也是有好多种可以供大家选择，例如，Java、Python等等。一般来说普遍都是认为Python能更好的开发人工智能，Python相对于其他编程语言，也要更简单一些，更适合新手来进行学习，所以Python是人工智能的首选语言。

二、人工智能都要学习什么？

不同的培训机构具体课程可能会不太一样，但是符合企业需求的课程一定是要包含以下这些学习内容的。首先要学习python编程语言，接下来需要学网络爬虫、数据分析、Apriori算法与FP-growth算法原理、决策树算法、随机森林、KNN 、SVM及朴素贝叶斯算法原理、神经网络算法等等。对于零基础的小伙伴来说，要将以上这些人工智能的课程学完，最起码需要四个月以上的时间，再加上一些必要的实战练习，所以大家学习人工智能的时间一般也都在这个范围。如果大家是自己利用平时的时间进行学习的话，那么学习的时间就会变得更长，也对大家的学习韧性有更大的考验。