【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 統計学習：scikit-learnにおける設定と推定器オブジェクト - Qiita
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 統計学習：scikit-learnにおける設定と推定器オブジェクトPython機械学習MachineLearningscikit-learn http://scikit-learn.org/0.18/tutorial/statistical_inference/settings.html を google翻訳した scikit-learn 0.18 チュートリアル 目次 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 目次 統計学習：scikit-learnにおける設定と推定子オブジェクト データセット scikit-learnは、二次元配列として表現された1つ以上のデータセットの情報を学習することを扱います。それらは、多次元観測のリストとして理解することができます。これらの配列
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 教師なし学習：データの表現を求める - Qiita
クラスタリング：観測値をまとめてグループ化する クラスタリングで解決された問題 虹彩データセットが与えられた場合、3種類の虹彩があるが、タキソノミストにラベルを付けるためのアクセス権がない場合、クラスタリングタスクを試すことができます：観測をクラスタと呼ばれるよく分離されたグループに分割します。 K平均クラスタリング 異なるクラスタリング基準および関連するアルゴリズムが多数存在することに注意してください。最も単純なクラスタリングアルゴリズムは K平均 である。 >>> from sklearn import cluster, datasets >>> iris = datasets.load_iris() >>> X_iris = iris.data >>> y_iris = iris.target >>> k_means = cluster.KMeans(n_clusters=3) >>
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル すべてを一緒に入れて - Qiita
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル すべてを一緒に入れてPython機械学習MachineLearningscikit-learn from sklearn import linear_model, decomposition, datasets from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import GridSearchCV logistic = linear_model.LogisticRegression() pca = decomposition.PCA() pipe = Pipeline(steps=[('pca', pca), ('logistic', logistic)]) digits = datasets.l
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル - Qiita
実験的な科学のデータセットのサイズが急速に拡大しているため、機械学習は重要性が増している技術です。さまざまな観測をリンクする予測関数を構築することから、観測を分類すること、またはラベル付けされていないデータセットの構造を学習することまで、さまざまな問題に取り組んでいます。 このチュートリアルでは、データを手がかりにした統計的学習の結果、統計的推論を目的とした機械学習技術の使用を紹介します。 scikit-learn は、古典的な機械学習アルゴリズムを科学Pythonパッケージ（ NumPy 、 SciPy 、 matplotlib ）の緊密に編成された世界に統合したPythonモジュールです。 統計学習：scikit-learnにおける設定と推定器オブジェクト データセット 推定器オブジェクト 教師あり学習：高次元の観測からの出力変数を予測する 最近傍と次元の呪い 線形モデル：回帰から希薄
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 外部リソース、ビデオ、トーク - Qiita
書かれたチュートリアルについては、ドキュメントのチュートリアルのセクションを参照してください。 初めて科学的なPythonをお使いですか？ 科学的なPythonエコシステムを新しく始めるときは、 Python Scientific Lecture Notes（訳注：日本語訳版がここに ） を強くお勧めします。これは、あなたの基礎を少し見つけるのを助け、間違いなくあなたの scikit-learn を学ぶ経験を向上させます。 scikit-learnを最大限に活用するには、NumPy配列の基本的な理解が推奨されます。 外部チュートリアル 特定の科目分野に合わせたオンラインチュートリアルがいくつか用意されています。 PythonでNeuroImagingのための機械学習 天文学データ解析のための機械学習 Scipy 2013での ガイ・バロックウ、ジェイク・バンダープラス、オリビエ・グリゼル
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