* 其他示例 * 双聚类 * 校准 * 分类 * 多聚类 * 协方差估计 * 交叉分解 * 数据集示例 * 决策树 * 分解 * 集成方法 * 基于真实数据集的示例 * 特征选择 * 高斯混合模型 * 高斯机器学习过程 * 广义线性模型 * [Lasso 和弹性网络在稀疏信号上的表现](Generalized_Linear_Models/plot_lasso_and_elasticnet.md) * [Lasso 和弹性网络](Generalized_Linear_Models/plot_lasso_coordinate_descent_path.md) * [Lasso 模型选择:交叉验证 / AIC / BIC](Generalized_Linear_Models/plot_lasso_model_selection.md) * [多任务 Lasso 实现联合特征选择](Generalized_Linear_Models/plot_multi_task_lasso_support.md) * [线性回归示例](Generalized_Linear_Models/plot_ols.md) * [岭系数对回归系数的影响](Generalized_Linear_Models/plot_ridge_path.md) * [压缩感知:用L1先验概率进行断层重建](Generalized_Linear_Models/plot_tomography_l1_reconstruction.md) * 检查 * 流行学习 * 缺失值插补 * 选型 * 多输出方法 * 最近邻 * 神经网络 * 管道和复合估计器 * 预处理 * 发布要点 * 半监督分类 * 支持向量机 * 建成练习 * 文本文档工作 * [分类特征稀疏的文本](Generalized_Linear_Models/plot_document_classification_20newsgroups.md)