Nos tutoriels Machine Learning
Rien de tel que la pratique pour progresser. Suivez un des tutoriels de Machine Learning sous Python ou R pour mettre en pratique ce que vous avez appris.
Tutoriels Python
Un tutoriel pas à pas pour apprendre à utiliser un algorithme de Random Forest avec Python. On parcours ensemble toutes les étapes d’un projet de Data Science (sauf l’industrialisation) l’exploration, la data prep, l’apprentissage, la mesure de la performance, l’interprétation des résultats
Dans cet article je vous parle de pandas_profiling 
, une librairie Python que j’adore et qui va vous faire gagner un temps fou sur l’exploration de vos données
Tutoriels R
Je vous propose de regarder comment utiliser les règles d’association avec R en utilisant l’algorithme apriori.
L’algorithme Random Forest (forêt aléatoire) fait partie de la famille des modèles d’agrégation et donne de très bons résultats dans la plupart des problématiques de prédiction. Je vous propose dans ce tutoriel de voir comment appliquer un algorithme Random Forest avec R de la préparation des données jusqu’à la restitution des résultats.
Si quand vous entendez parler de graphiques R, vous pensez à la fonction plot, difficile à paramétrer avec un rendu que vous n’oseriez pas présenter, alors cet article est fait pour vous. Parce que ça c’était avant. Il existe maintenant des librairies qui permettent de faire facilement des graphiques beaucoup plus visuels. Je vous parle de 3 packages : ggplot2, plotly et gganimate
Voyons ensemble comment mettre en oeuvre concrètement l’algorithme de l’arbre de décision avec R. Grâce à ce tutoriel vous saurez utiliser cet algorithme de prédiction sur tous vos datasets.
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Marie-Jeanne Vieille
Data Scientist - J'ai créé lovely analytics en 2016 pour aider les Data Scientists à apprendre et à pratiquer le machine learning ...
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