Поиск по блогу

четверг, 5 марта 2015 г.

Algorithm cheat-sheet from scikit-learn.org and Intro to scikit-learn (I), SciPy2013 Tutorial, Part 1 - 3

Рядом с видео ссылка на картинку с сайта с бинарной схемой выбора алгоритма, и ссылка на список примеров. Всего три часовых видео (и еще 30) со SciPy2013. ССылка на GitHub репозиторий с примерами, которые я в следующих постах собираюсь опробовать.

In [1]:
from IPython.display import Image
In []:
utorial 1 (intermediate track)

0:00 - 0:15 -- Setup and Introduction
0:15 - 0:30 -- Quick review of data visualization with matplotlib and numpy
0:30 - 1:00 -- Representation of data in machine learning
Downloading data within scikit-learn
Categorical & Image data
Exercise: vectorization of text documents
1:00 - 2:00 -- Basic principles of Machine Learning & the scikit-learn interface
Supervised Learning: Classification & Regression
Unsupervised Learning: Clustering & Dimensionality Reduction
Example of PCA for data visualization
Flow chart: how do I choose what to do with my data set?
Exercise: Interactive Demo on linearly separable data
Regularization: what it is and why it is necessary
2:00 - 2:15 -- Break (possibly in the middle of the previous section)
2:15 - 3:00 -- Supervised Learning
Example of Classification: hand-written digits
Cross-validation: measuring prediction accuracy
Example of Regression: boston house prices
3:00 - 4:15 -- Applications
Examples from text mining
Examples from image processing

https://github.com/jakevdp/sklearn_sc...


Посты чуть ниже также могут вас заинтересовать

Комментариев нет:

Отправить комментарий