Tutoriales de scikit-learn¶
- Introducción al aprendizaje automático con scikit-learn
- Un tutorial sobre aprendizaje estadístico para el procesamiento de datos científicos
- Aprendizaje estadístico: la configuración y el objeto estimador en scikit-learn
- Aprendizaje supervisado: predicción de una variable de salida a partir de observaciones de alta dimensión
- Selección de modelos: elección de estimadores y sus parámetros
- Aprendizaje no supervisado: búsqueda de representaciones de los datos
- Recapitulemos
- Trabajar con datos de texto
- Configuración del tutorial
- Carga del conjunto de datos de 20 grupos de noticias
- Extracción de características de archivos de texto
- Entrenar un clasificador
- Construir un pipeline
- Evaluación del rendimiento en el conjunto de pruebas
- Ajuste de parámetros mediante la búsqueda en cuadrícula
- Ejercicio 1: Identificación de la lengua
- Ejercicio 2: Análisis del sentimiento en las críticas de películas
- Ejercicio 3: Utilidad de clasificación de texto CLI
- A partir de aquí, a dónde ir
- Elegir el estimador adecuado
- Recursos externos, vídeos y charlas
Nota
Modo doctest
Los ejemplos de código de los tutoriales anteriores están escritos en formato consola de Python. Si deseas ejecutar fácilmente estos ejemplos en IPython, utiliza:
%doctest_mode
en la consola de IPython. A continuación, puedes simplemente copiar y pegar los ejemplos directamente en IPython sin tener que preocuparte de eliminar el >>> manualmente.