[Français] Tutoriel scikit-learn 0.18 Tutoriel d'apprentissage statistique pour le traitement des données scientifiques

google a traduit http://scikit-learn.org/0.18/tutorial/statistical_inference/index.html. Table des matières du didacticiel scikit-learn 0.18 Tutoriel précédent

Apprentissage statistique

L'apprentissage automatique (https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning) est une technologie de plus en plus importante en raison de la taille rapidement croissante des ensembles de données scientifiques expérimentales. Nous abordons divers problèmes, de la création de fonctions prédictives reliant différentes observations à la classification des observations ou à l'apprentissage de la structure des ensembles de données non étiquetés. Ce didacticiel vous montrera comment utiliser les techniques d'apprentissage automatique à des fins d'inférence statistique (https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_inference) à la suite d'un apprentissage statistique utilisant des données comme indices. scikit-learn fournit des algorithmes d'apprentissage automatique classiques aux packages scientifiques Python (NumPy, SciPy, [matplotlib] ](Http://matplotlib.org/)) est un module Python intégré dans un monde étroitement organisé.

Apprentissage statistique: paramètres et objets d'estimation dans scikit-learn

• base de données
• Objet de l'estimateur

Apprentissage enseigné: prédire les variables de sortie à partir d'observations de haute dimension

• La malédiction du plus proche voisin et la dimension --Modèle linéaire: de la régression à la parcimonie -Support Vector Machine (SVM)

Sélection du modèle: sélection de l'estimateur et de ses paramètres

• Score, score à validation croisée
• Générateur de validation croisée
• Recherche de grille et estimateur à validation croisée

Apprentissage non supervisé: recherche de représentation des données

• Regroupement: regrouper les observations --Démontage: du signal au composant et au chargement

Assemblez tout

--Traitement des pipelines

• Reconnaissance faciale par visage unique --Problème ouvert: structure boursière

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