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Pour les didacticiels écrits, consultez la section Didacticiels de la documentation (http://qiita.com/nazoking@github/items/5160c11d1a5b3fe8f34c).
Lors du démarrage d'un nouvel écosystème scientifique Python, Python Scientific Lecture Notes (http: //www.www) .turbare.net / transl / scipy-lecture-notes / index.html))) est fortement recommandé. Cela vous aidera à trouver une petite base et améliorera certainement votre expérience d'apprentissage de scikit-learn. Une compréhension de base des tableaux NumPy est recommandée pour tirer le meilleur parti de scikit-learn.
Il existe plusieurs didacticiels en ligne adaptés à votre domaine particulier.
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