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scikit-learn 0.18 チュートリアル 目次
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統計学習
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：回帰から希薄さへ
- サポートベクターマシン（SVM）
モデル選択：推定器とそのパラメータの選択
- スコア、クロスバリデーションされたスコア
- クロスバリデーションジェネレータ
- グリッド検索とクロスバリデーションされた推定器
教師なし学習：データの表現を求める
- クラスタリング：観測値をまとめてグループ化する
- 分解：シグナルからコンポーネントおよびローディングまで
すべてを一緒に入れて
- パイプライン処理
- 固有顔による顔認識
- オープン問題：株式市場構造
ヘルプの検索
- プロジェクトメーリングリスト
- 機械学習実務者とのQ＆Aコミュニティ
2010 - 2016、scikit-learn developers（BSDライセンス）。