外部资源,视频和讲座

有关书面教程,请参见文档的“教程”部分。

科学Python的新手?

对于那些仍然是科学Python生态系统新手的人,我们强烈建议您阅读《Python科学讲座笔记》。这将帮助您找到立足点,并且一定会改善您的scikit学习体验。建议充分了解NumPy数组,以充分利用scikit-learn。

外部教程

有一些针对特定主题领域的在线教程:

影片

  • Gael Varoquaux,Jake Vanderplas和Olivier Grisel在Scipy 2013上介绍了scikit学习的第一部分第二部分。 github存在笔记

  • Gael Varoquaux在ICML 2010上介绍scikit-learn

    一段从scikit学习初期开始的三分钟视频,解释了我们所遵循的基本思想和方法。

  • Gael Varoquaux在SciPy 2011上介绍的scikit-learn统计学习简介

    内容丰富的教程,由一个小时的四个会话组成。本教程涵盖了机器学习的基础知识,许多算法以及如何使用scikit-learn应用它们。相应的材料现在在scikit-learn文档部分“科学数据处理的统计学习指南”中。

  • Olivier Grisel在PyCon 2011上使用scikit-learn和NLTK(和幻灯片)进行文本分类的统计学习简介

    30分钟的文字分类简介。介绍如何使用NLTK和scikit-learn解决现实世界中的文本分类任务,并与基于云的解决方案进行比较。

  • Olivier Grisel在PyCon 2012上通过scikit-learn介绍了Python中的交互式预测分析

  • 使用scikit-learn进行长达3小时的预测任务简介。

  • 杰克·范德普拉斯(Jake Vanderplas)在2012年Google PyData研讨会上的scikit-learn - Python机器学习演讲

    一些scikit-learn功能的交互式演示。75分钟。

  • 杰克·范德普拉斯(Jake Vanderplas)在PyData NYC 2012上撰写的scikit-learn教程

    使用在线教程进行演示,需要45分钟。