Scikit-Learn有很优秀的机器学习处理思想，包括TensorFlow等新框架都借鉴了它的设计思想。最近的更新也让Scikit-Learn更加强大。在描述这个更新之前我们先简单看一下历史，然后让我们一起看看都有什么新内容吧。
普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）的详细推导过程
对偶规划问题
NumPy新版本发布了~~1.20.0横空出世
计算机视觉的五个趋势
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机器学习之正则化项
100天搞定机器学习（100-Days-Of-ML）（一）数据预处理
通过JRI实现java与R的连接、通信
【计算机硬件知识简介】之CPU指令集
codeFest2018比赛的冠军解决方案——自然语言处理/计算机视觉/机器学习
Dirichlet Distribution（狄利克雷分布）与Dirichlet Process（狄利克雷过程）
回归模型中的交互项简介（Interactions in Regression）
贝塔分布（Beta Distribution）简介及其应用
矩母函数简介（Moment-generating function）
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
H5文件简介和使用
stata 用outreg2输出回归结果
深度学习技巧之Early Stopping（早停法）
Wishart分布简介