Journal machine learning - expérimentation foireuse

Posté par . Licence CC by-sa.
15
6
mar.
2019

Bonjour Nal,

Je dois vendre mon véhicule. Je souhaite estimer le bon prix pour le vendre : juste assez pour en tirer un bon bénéfice mais pas trop pour qu'il puisse trouver acquéreur.
Je peux aller sur un site spécialisé qui moyennant quelques informations me produira cette estimation.
Mais à l'heure du machine learning, avouez que ce n'est pas très palpitant.

Alors j'ai collecté deux cent annonces de ventes d'un véhicule de même marque, même modèle, dont j'ai extrait le (...)

Journal SeqTools et retour d'expérience sur le traitement de jeux de données en python

38
29
oct.
2018

SeqTools est une librairie que j'ai créée pour transformer des jeux de données trop gros pour tenir en mémoire. Elle remplit un rôle comparable à itertools de la librairie standard, mais fait aussi en sorte de donner accès aux éléments par indexation, ce qui est plus pratique.

Dépôt du code
Documentation

L'objectif principal consiste à prendre une ou plusieurs sources de données et de les combiner ou de modifier leurs éléments pour obtenir une version transformée.
Par exemple, partant d'une (...)

Prédire la note d’un journal sur LinuxFr.org

139
9
juin
2017
LinuxFr.org

Cette dépêche traite de l’exploration de données sur des données issues de LinuxFr.org.

Ayant découvert récemment scikit-learn, une bibliothèque Python d’apprentissage statistique (machine learning). Je voulais partager ici un début d’analyse sur des contenus issus de LinuxFr.org.

Avertissement : je ne suis pas programmeur, ni statisticien. Je ne maîtrise pas encore tous les arcanes de scikit-learn et de nombreux éléments théoriques m’échappent encore. Je pense néanmoins que les éléments présentés ici pourront en intéresser plus d’un(e).

Tous les scripts sont codés en Python et l’analyse à proprement parler a été réalisée à l’aide d’un notebook Jupyter. Un dépôt contenant les données et les scripts est disponible sur GitLab.