Soy experto en estadísticas básicas y Python. ¿Cuál es la mejor forma de aprender el aprendizaje automático con scikit de Python?

Hola,

En mi opinión honesta, empezar a hacer un proyecto.

Esa es realmente la mejor manera de aprender algo sobre algo nuevo. Eso es lo que estoy haciendo continuamente, y eso es lo que amo de Python, me permite hacerlo.

Entonces, dices que sabes lo básico de python. Luego el siguiente paso es instalar sklearn con todas las dependencias.

Si lo ha hecho, piense en lo que quiere aprender de forma automática. ¿Quieres que tu máquina aprenda sobre un proyecto tuyo? ¿O simplemente quieres probarlo en algunas muestras?

Porque ambos son muy fáciles de hacer.

Para empezar, puede probar los conjuntos de datos que vienen preparados con sklearn, por ejemplo, el problema de clasificación del iris o el problema de clasificación MNIST.

5. Utilidades de carga de datos

Y luego, la documentación oficial muestra tantos ejemplos de código que seguramente encontrará lo que quiera encontrar.

Aquí, por ejemplo, un código que es ampliamente documento y que puede personalizar según sus necesidades específicas, por ejemplo, pruebe otros clasificadores en lugar de SVM.

Reconociendo dígitos escritos a mano

Realmente, solo haz proyectos, esa es la mejor manera de aprender algo.

Déjame saber si puedo ayudarte.

Saludos

Ir a Kaggle y empezar a hacer retos. Intente y haga cada desafío de múltiples maneras (bosque aleatorio, árbol de decisión, agrupamiento, regresión lineal, red neuronal, svm, etc.) también combinan varios métodos con impulso, apilado, etc.

Solo mira los ejemplos y empieza a usarlos. Es bastante fácil de usar, y la documentación es excelente.

Por supuesto, leer un buen libro de ML o pasar por uno de los MOOC no puede hacer daño.