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scikit-learn 教程 - 导航

本贴最后更新于 3144 天前，其中的信息可能已经时异事殊

此为目录导航。

项目里头需要修改某个机器算法，为了方便阅读源码和修改，选择了 python 实现的 sklearn。

不得不说 sklearn 的文档写得特别好，忍不住翻译一发。

翻译也是欣赏和学习高手们设计的艺术吧。

#简介：使用 scikit-learn 进行机器学习

  • 机器学习：问题设定
  • 加载样例数据集
  • 学习和预测
  • 模型持久化
  • 惯例

#统计学习教程

  • 统计学习：scikit-learn 中的配置和 estimator 对象
  • 有监督学习：预测高维观测对象
  • 模型选择：选择 estimator 和参数
  • 无监督学习：寻找数据特征
  • 连接所有流程
  • 帮助

#文本分析

  • 设置
  • 加载“Twenty Newsgroups”数据集
  • 抽取 text 文件的特征
  • 训练分类器
  • 建立管道
  • 评估测试集的表现
  • 使用网格搜索调整参数
  • 练习 1：语言识别
  • 练习 2：影评情感分析
  • 练习 3：CLI 文本分类应用
  • 路在何方

#选择合适的 estimator

通常机器学习最难的一部分是选择合适的 estimator。

不同的 estimator 适用于不同的数据集和问题。

在本节中，sklearn 官方文档提供了一个图，可以快速地根据你的数据和问题选择合适的 estimator。单击相应的区域还可以获得更具体的内容。

推荐到官网看看 flowchart ，很有意思，具有简单的普适性

#其他的资源，视频和讨论

  • python 统计学新手
  • 其他的教程
  • 视频

具体参见官方文档
http://scikit-learn.org/stable/presentations.html

注：文档测试模式
上面教程中的示例代码都是以 python 控制台的格式给出。如果你希望方便地在 IPython 中执行这些代码，在 IPython 控制台中使用：%doctest_mode。这样就可以直接复制和粘贴示例代码，而不必要手动地移除 >>>

  • 数据挖掘
    17 引用 • 32 回帖 • 3 关注
  • Python

    Python 是一种面向对象、直译式电脑编程语言，具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰，尽量使用无异义的英语单词，与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用缩进来定义语句块。

    545 引用 • 672 回帖
  • estimator
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