Машинное обучение от Octave\Matlab к Python

[yorko]

Идея переписать все самому на Python с Sklearn похвальна. По крайней мере, самому это очень полезно.
Подобный репозиторий уже, однако, есть.

[yorko]

Правда, зачем в статье код без коментов — непонятно. Код можно и на гитхабе почитать.

[myxo]

Мил человек, извините, но это не дело. Я вполне уверен, что где-нибудь в правилах написано, что статья — это не просто портянка кода. К тому же все это уже делали до вас (например вот — github.com/subokita/mlclass 1 выдача в гугле).

[yorko]

Ну и сложно не дать ссылки на курсы отчественного корифея К.В. Воронцова & Co на Coursera с ВШЭ ( курс идет сейчас) и МФТИ (целая специализация, скоро начнется). Там все примеры и домашки на Python с Anaconda.

[Zenker]

К сожалению, пока этот курс нельзя сравнивать с лучшими представителями жанра (Вашингтон и Стэнфорд). Собственно, курсом это назвать сложно, получился скорее обзор имеющихся инструментов в области ML. Лекции представляют собой проговаривание формул и определений из книжек без особой причинно-следственной связи и для человека, не владеющего предметом на уровне одного из вышеобозначенных курсов — абсолютно бесполезны. А в практических заданиях самое сложное — угадать, в каком формате нужно предоставить ответ, чтобы он прошёл валидацию. Такое вот впечатление от первых двух недель.

[madfly]

Стэнфорд — это, я так понимаю, Machine Learning by Andrew Ng? А Вашингтон?
Сейчас тоже прохожу курс Воронцова, полностью согласен с ваши мнением. Вот и бросить жалко, и возложенных надежд курс явно не оправдал. Смотрю, куда ещё кинуться. Хорошие курсы редко стартуют, не хочется пропустить.

Update: нашёл ответ ниже.

[madfly]

А лекции Воронцова на ту же тему лучше смотреть тут: https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning

[yorko]

redlinelm, начинание неплохое, но статья, извините, отстой. Позвольте дать Вам несколько советов, чтоб люди не чмырили:

• Перед тем, как что-то публиковать, изучите, что делали до Вас. Это верно и для академической, и для корпоративной, и для бизнес-активности.
• Пишите комментарии в коде. Это необходимое условие командной работы. Причем комментарии подробные, а не # так лучше. Scikit-learn стал так популярен в том числе благодаря прекрасной документации.
• Статью пишите на русском. Если это не тьюториал, кода в ней вообще не должно быть. Для кода есть GitHub.
• В проекте GitHub опять-таки должен быть внятный README, если Вы с кем-то делитесь кодом.
• Наконец, пишите грамотно. «Решил я познакомится»… уже с этих трех слов уровень доверия к источнику падает. Описание проекта у Вас «This is python implementation of Programming Exercises for».

[Zenker]

Есть хорошая серия курсов по ML от University of Washington, как раз на питоне: www.coursera.org/specializations/machine-learning
PS Курсы можно проходить бесплатно по отдельности, не в составе специализации.

[stal]

Можно подробнее о том как пройти курс не в составе специализации? Не нашёл такой опции.

[Zenker]

Можно найти их в каталоге курсов. Или проще — на странице университета: www.coursera.org/uw

[stal]

спасибо!

[A1ien]

Кто-то может просвятить — как происходит обучение на платных курсах бесплатно?:) На странице курса сказано что получаешь доступ ко всем материалам курса но не проходишь «graduating» то бишь оценивание, это означает что задания не выдаются и не принимаются?

[madfly]

Не выдаётся бумажный сертификат. Вместо него pdf-ка, где написано, что такой-то такой-то успешно прошёл курс. В общем, филькина грамота, но нам ведь важны знания.

[A1ien]

Это для всех курсов? Для специализаций так же? Конкретно интересует вот эта специализация.

[yorko]

Все курсы специализации можно бесплатно пройти, если найти их в каталоге. Вот только теперь Coursera, кажется, и pdf-ку не выдает. По крайней мере, здесь внизу в факъю так говорится.

[madfly]

Выбираете эти же курсы вне специализации и проходите бесплатно.
Автор этих курсов Moscow Institute of Physics and Technology, значит ищем тут:
https://www.coursera.org/courses/?query=Moscow%20Institute%20of%20Physics%20and%20Technology&primaryLanguages=ru