概要: 現在、インターネット上の Python 機械学習リソースは非常に複雑で、初心者にとっては混乱を招きます。どこから始めましょうか?どのように進めればよいでしょうか?この記事を読んだ後、あなた自身の答えが得られると信じています。 私たちは、無料の便利なオンライン リソースの助けを借りて、初心者からエキスパートへと変身するお手伝いをしたいと考えています。この記事では、リソースの選択方法、学習の拡張方法、学習の順序など、一連の質問に答えます。 スタンフォード大学の iPython Notebooks の概要 最初のチュートリアルでは、Scikit-learn の実行について説明します。次の手順に進む前に、これらすべてを実行することをお勧めします。 K-means クラスタリング アルゴリズムを網羅した scikit-learn の一般的な紹介: scikit-learn の紹介 データセットを使用したスターター プロジェクトを含む、より詳細で広範な紹介: 機械学習ノートブックの例 トレーニング/テスト データセットの分割を網羅した、scikit-learn のさまざまなモデルの評価に焦点を当てた紹介: モデル評価 |
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