Abstract
在本节中，我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇，并且给出一些示例阐释它们。
机器学习：问题设置
对于一般的机器学习任务来说，一个问题通常会有n个样本数据，然后尝试预测位置数据的属性。如果每个样本是多个属性的数据（即单个样本的输入为多位记录），就说它有许多"属性"，或称为feature(特征)。
我们可以将学习问题分为几大类：
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监督学习 , 其中数据带有一个附加属性（标签），即我们想要预测的结果值（ 点击此处 转到 scikit-learn 监督学习页面）。比如数据集中一张打上标签“5”的“数字5”的图片，运用这样的数据训练预测则为监督学习。
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分类 : 样本属于两个或更多个类，我们想从已经标记的数据中学习如何预测未标记数据的类别。 分类问题的一个示例是手写数字识别（事实上其也是监督学习），其目的是将每个输入向量分配给有限数目的离散类别之一。 我们通常把分类视作监督学习的一个离散形式（区别于连续形式），从有限的类别中，给每个样本贴上正确的标签。
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回归 : 如果期望的输出由一个或多个连续变量组成，则该任务称为 回归 。 回归问题的一个示例是预测鲑鱼的长度是其年龄和体重的函数。
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无监督学习, 其中训练数据由没有任何相应目标值的一组输入向量x组成。这种问题的目标可能是在数据中发现彼此类似的示例所聚成的组，这种问题称为 聚类 , 或者，确定输入空间内的数据分布，称为 密度估计 ，又或从高维数据投影数据空间缩小到二维或三维以进行 可视化 （点击此处 转到 scikit-learn 无监督学习页面）。
训练集和测试集
机器学习是从数据的属性中学习，并将它们应用到新数据的过程。 这就是为什么机器学习中评估算法的普遍实践是把数据分割成 训练集 （我们从中学习数据的属性）和 测试集 （我们测试这些性质）。
加载示例数据集
scikit-learn 提供了一些标准数据集，例如 用于分类的 iris 和 digits 数据集 和 波士顿房价回归数据集
import pandas as pd
from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()
数据集是一个类似字典的对象，它保存有关数据的所有数据和一些元数据。 该数据存储在 .data 成员中，它是 n_samples, n_features 数组。 在监督问题的情况下，一个或多个响应变量存储在 .target 成员中。 有关不同数据集的更多详细信息，请参见 专用数据集部分 。
例如，在数字数据集的情况下，digits.data 使我们能够得到一些用于分类的样本特征:
print(digits.data())
使用digits.keys() 可以查看digits类的一些属性。
print(digits.keys())
在数字数据集的情况下，任务是给出图像来预测其表示的数字。 我们给出了 10 个可能类（数字 0 到 9）中的每一个的样本，我们在这些类上 拟合 一个 估计器 ，以便能够 预测 未知的样本所属的类。
在 scikit-learn 中，分类的估计器是一个 Python 对象，它实现了 fit(X, y) 和 predict(T) 等方法。
我们把我们的估计器实例命名为 clf ，因为它是一个分类器（classifier）。它现在必须拟合模型，也就是说，它必须从模型中 learn（学习） 。 这是通过将我们的训练集传递给 fit 方法来完成的。作为一个训练集，让我们使用数据集中除最后一张以外的所有图像。 我们用 [:-1] Python 语法选择这个训练集，它产生一个包含 digits.data 中除最后一个条目（entry）之外的所有条目的新数组
from sklearn import svm
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
关于如何选择模型的参数？
在这个示例中，我们手动设置gamma值。不过，通过使用 网格搜索 及 交叉验证 等工具，可以自动找到参数的良好值。
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