13. 外部资源、视频和演讲

13.1. 科学计算Python新手？

对于那些对科学计算Python生态系统还不太熟悉的人来说，我们强烈推荐阅读 Python科学计算讲义 。这将帮助你更好地入门，并肯定会提升你的scikit-learn使用体验。建议对NumPy数组有基本的了解，以便充分利用scikit-learn。

13.2. 外部教程

有多个在线教程针对特定主题领域：

• Python中的神经影像机器学习

• 天文学数据分析的机器学习

13.3. 视频

• scikit-learn的介绍 第一部分 和 第二部分 在Scipy 2013上由 Gael Varoquaux 、 Jake Vanderplas 和 Olivier Grisel 主讲。相关笔记可在 github 上找到。

• scikit-learn介绍 由 Gael Varoquaux 在ICML 2010上主讲

  一个三分钟的早期scikit-learn视频，解释了我们遵循的基本理念和方法。

• 使用scikit-learn进行统计学习介绍 由 Gael Varoquaux 在SciPy 2011上主讲

  一个广泛的教程，包含四个小时的四节课程。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 上演讲

  三十分钟的文本分类介绍。解释了如何使用 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。

• Python 中使用 scikit-learn 进行交互式预测分析的介绍 由 Olivier Grisel 在 PyCon 2012 上演讲

  3 小时长的 scikit-learn 预测任务介绍。

• scikit-learn - Python 中的机器学习 由 Jake Vanderplas 在 2012 年 Google 举办的 PyData 研讨会上演讲

  scikit-learn 功能互动演示。75 分钟。

• scikit-learn 教程 由 Jake Vanderplas 在 PyData NYC 2012 上演讲

  使用在线教程的演示，45 分钟。