10 tutorials về scikit-learn

Text mining
Text mining
  1. Neuroimaging: bằng cách quan sát các hình ảnh về chức năng thần kinh khác nhau, bài báo minh họa cách sử dụng scikit-học để thực hiện các bước phân tích y học.
  2. Decision Trees with Scikit & Pandas: bài viết hướng dẫn cài đặt mô hình cây quyết định sử dụng scikit-learn và pandas. Pandas được sử dụng để nạp dữ liệu từ file csv. Scikit-learn được sử dụng để xây dựng cây quyết định, vẽ cây, và diễn giải mô hình theo mã giả.
  3. Decomposing the Random Forest model: tác giả trình bày cách xây dựng mô hình Random Forest sử dụng scikit-learn.
  4. Feature Unions & Pipeline: Zac Stewart trình bày mô hình khai thác dữ liệu từ công đoạn rút trích thông tin, chuyển đổi, chuẩn hóa, và huấn luyện mô hình dự đoán của mình.
  5. Majority Rule Ensemble Classifier trong Scikit-learn: một hướng tiếp cận đơn giản mà Sebastian Raschka đã sử dụng trong cuộc thi kaggle.
  6. Dự đoán Customer Churn: YHat trình bày cách sử dụng Scikit learn để dự đoán tỉ lệ khách hàng giữ lại được (customer churn).
  7. Text Classification sử dụng NLTK và Scikit learn: slide chia sẻ bởi Olivier Grisel sử dụng NLTK và Scikit learn để phân loại văn bản.
  8. Clustering với Sci Kit Learn: sử dụng kĩ thuật gom nhóm K-Means.
  9. Classification với Scikit Learn sử dụng ba phương pháp khác nhau – Logistic Regression, Discriminant Analysis, và Nearest Neighbor.
  10. Hidden Markov Models – một ví dụ cực kì đơn giản dựa trên kiến thức từ Wikipedia để xây dựng mô hình Hidden Markov Model cho các câu.

Tham khảo thêm:

One thought on “10 tutorials về scikit-learn

Gửi phản hồi

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Log Out / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Log Out / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Log Out / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Log Out / Thay đổi )

Connecting to %s