[PYTHON] [Übersetzung] scikit-learn 0.18 Tutorial Statistisches Lern-Tutorial für die wissenschaftliche Datenverarbeitung

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Statistisches Lernen

Maschinelles Lernen (https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning) ist aufgrund der schnell wachsenden Größe experimenteller wissenschaftlicher Datensätze eine zunehmend wichtige Technologie. Wir befassen uns mit einer Vielzahl von Problemen, von der Erstellung von Vorhersagefunktionen, die verschiedene Beobachtungen verknüpfen, über die Klassifizierung von Beobachtungen bis hin zum Erlernen der Struktur unbeschrifteter Datensätze. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie Techniken des maschinellen Lernens zum Zweck der statistischen Inferenz (https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_inference) als Ergebnis des statistischen Lernens verwenden, indem Sie Daten als Hinweise verwenden. scikit-learn bietet wissenschaftliche Algorithmen für maschinelles Lernen für wissenschaftliche Python-Pakete (NumPy, SciPy, [matplotlib] ](Http://matplotlib.org/)) ist ein Python-Modul, das in eine straff organisierte Welt integriert ist.

Statistisches Lernen: Einstellungen und Schätzobjekte in scikit-learn

Unterrichtetes Lernen: Vorhersage von Ausgabevariablen aus hochdimensionalen Beobachtungen

Modellauswahl: Auswahl des Schätzers und seiner Parameter

Unbeaufsichtigtes Lernen: Suche nach Datenrepräsentation

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