13. 外部资源、视频和演讲

13.1. 科学 Python 入门？

对于那些仍然不熟悉科学 Python 生态系统的人，我们强烈推荐 Python 科学讲座笔记。这将帮助您找到一些立足点，并肯定会改善您的 scikit-learn 体验。建议您对 NumPy 数组有基本了解，才能充分利用 scikit-learn。

13.2. 外部教程

有几个在线教程可供使用，它们针对特定主题领域

• Python 中的神经影像机器学习

• 天文数据分析的机器学习

13.3. 视频

• scikit-learn 简介 第一部分 和 第二部分 在 Scipy 2013 上由 Gael Varoquaux、Jake Vanderplas 和 Olivier Grisel 发表。笔记本在 github 上。

• scikit-learn 简介 由 Gael Varoquaux 在 ICML 2010 上发表

  来自 scikit-learn 非常早期的阶段的一个三分钟视频，解释了我们正在遵循的基本思想和方法。

• 使用 scikit-learn 进行统计学习简介 由 Gael Varoquaux 在 SciPy 2011 上发表

  一个包含四个一小时课程的扩展教程。本教程涵盖了机器学习的基础知识、许多算法以及如何使用 scikit-learn 应用它们。

• 使用 scikit-learn 和 NLTK 进行文本分类的统计学习（以及 幻灯片）由 Olivier Grisel 在 PyCon 2011 上发表

  关于文本分类的 30 分钟介绍。解释如何使用 NLTK 和 scikit-learn 解决现实世界的文本分类任务，并与基于云的解决方案进行比较。

• 使用 scikit-learn 进行交互式预测分析的介绍 由 Olivier Grisel 在 PyCon 2012 上发表

  使用 scikit-learn 进行预测任务的 3 小时介绍。

• scikit-learn - Python 中的机器学习 由 Jake Vanderplas 在 2012 年 Google 的 PyData 研讨会上发表

  一些 scikit-learn 功能的交互式演示。75 分钟。

• scikit-learn 教程 由 Jake Vanderplas 在 PyData NYC 2012 上发表

  使用在线教程的演示，45 分钟。