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【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

Last updated at Posted at 2016-12-26

http://scikit-learn.org/0.18/tutorial/statistical_inference/index.html をgoogle翻訳した。
scikit-learn 0.18 チュートリアル 目次
前のチュートリアル


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( NumPySciPymatplotlib )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

次のチュートリアル

2010 - 2016、scikit-learn developers(BSDライセンス)。

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