Scikit Learn

Scikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria (Institut national de recherche en informatique et en automatique). Elle propose dans son framework de nombreuses bibliothèques d’algorithmes à implémenter, clé en main. Ces bibliothèques sont à disposition notamment des data scientists.

  • 26 cours

Niveau 1

Niveau
  • Introduction

Niveau 2

Niveau
  • Processus de modélisation
  • Représentation des données

Niveau 3

Niveau
  • API de l'estimateur
  • Convention

Niveau 4

Niveau
  • Modèle linéaire : Régression linéaire
  • Modèle linéaire : Régression logistique
  • Modèle linéaire : Régression en crête
  • Modèle linéaire : Régression en crête bayésienne

Niveau 5

Niveau
  • Modèle linéaire : LASSO
  • Modèle linéaire : LASSO multi tâche
  • Modèle linéaire : Elastic-Net
  • Modèle linéaire : Elastic-Net multi tâche

Niveau 6

Niveau
  • Modélisation linéaire étendue
  • Descente de gradient stochastique
  • Machines à vecteurs de support

Niveau 7

Niveau
  • Détection d'anomalies
  • Voisins les plus proches (K-Nearest Neighbors, KNN)
  • Apprentissage KNN

Niveau 8

Niveau
  • Classification avec Naïve Bayes
  • Arbres de décision
  • Arbres de décision aléatoires

Niveau 9

Niveau
  • Méthodes de dynamisation
  • Méthodes de regroupement

Niveau 10

Niveau
  • Évaluation de la performance de la mise en grappes
  • Réduction de la dimensionnalité à l'aide de l'ACP